Creación del esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos
Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para los demás tutoriales de Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Una vez finalizados, el esquema y los conjuntos de datos de ventas minoristas estarán disponibles para usted y los miembros de su organización en Experience Platform.
Introducción
Antes de iniciar este tutorial, debe cumplir los siguientes requisitos previos:
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Acceso a Adobe Experience Platform. Si no tiene acceso a una organización en Experience Platform, comuníquese con el administrador del sistema antes de continuar.
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Autorización para hacer llamadas a la API Experience Platform. Complete el tutorial Autenticar y acceder a las API de Adobe Experience Platform para obtener los siguientes valores y poder completar correctamente este tutorial:
- Autorización:
{ACCESS_TOKEN}
- x-api-key:
{API_KEY}
- x-gw-ims-org-id:
{ORG_ID}
- Secreto de cliente:
{CLIENT_SECRET}
- Certificado de cliente:
{PRIVATE_KEY}
- Autorización:
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Datos de muestra y archivos de origen para la fórmula de ventas minoristas. Descargue los recursos necesarios para este y otros Data Science Workspace tutoriales desde el repositorio Git público de Adobe.
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Python >= 2.7 y los siguientes Python paquetes:
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Una comprensión práctica de los siguientes conceptos utilizados en este tutorial:
Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas
El esquema y los conjuntos de datos de ventas minoristas se crean automáticamente mediante el script de bootstrap proporcionado. Siga los pasos a continuación en orden:
Configuración de archivos
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Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, vaya al directorio
bootstrap
y abraconfig.yaml
con un editor de texto adecuado. -
En la sección
Enterprise
, escriba los siguientes valores:code language-yaml Enterprise: api_key: {API_KEY} org_id: {ORG_ID} tech_acct: {technical_account_id} client_secret: {CLIENT_SECRET} priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
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Edite los valores encontrados en la sección
Platform
; el ejemplo se muestra a continuación:code language-yaml Platform: platform_gateway: https://platform.adobe.io ims_token: {ACCESS_TOKEN} ingest_data: "True" build_recipe_artifacts: "False" kernel_type: Python
platform_gateway
: ruta de acceso base para las llamadas API. No modifique este valor.ims_token
: Su{ACCESS_TOKEN}
se va aquí.ingest_data
: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como"True"
para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de"False"
solo creará los esquemas.build_recipe_artifacts
: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como"False"
para evitar que el script genere un artefacto de fórmula.kernel_type
: el tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor comoPython
sibuild_recipe_artifacts
está establecido como"False"
; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.
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En la sección
Titles
, proporcione la siguiente información correctamente para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo una vez realizadas las ediciones. Ejemplo mostrado a continuación:code language-yaml Titles: input_class_title: retail_sales_input_class input_mixin_title: retail_sales_input_mixin input_mixin_definition_title: retail_sales_input_mixin_definition input_schema_title: retail_sales_input_schema input_dataset_title: retail_sales_input_dataset file_replace_tenant_id: DSWRetailSalesForXDM0.9.9.9.json file_with_tenant_id: DSWRetailSales_with_tenant_id.json is_output_schema_different: "True" output_mixin_title: retail_sales_output_mixin output_mixin_definition_title: retail_sales_output_mixin_definition output_schema_title: retail_sales_output_title output_dataset_title: retail_sales_output_dataset
Ejecutar el script de bootstrap
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Abra la aplicación de terminal y vaya al directorio de recursos del tutorial Experience Platform.
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Establezca el directorio
bootstrap
como la ruta de trabajo actual y ejecute el scriptbootstrap.py
Python al escribir el siguiente comando:code language-bash python bootstrap.py
note note NOTE El script puede tardar varios minutos en completarse.
Pasos siguientes
Una vez completado correctamente el script de bootstrap, los esquemas y conjuntos de datos de entrada y salida de ventas minoristas se pueden ver en Experience Platform. Ver el tutorial de vista previa de datos de esquema
para obtener más información.
También ha ingerido correctamente datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform mediante el script de arranque proporcionado.
Para seguir trabajando con los datos introducidos:
- Analice sus datos con Jupyter Notebooks
- Utilice Jupyter Notebooks en Data Science Workspace para acceder, explorar, visualizar y comprender sus datos.
- Empaquetar archivos de origen en una fórmula
- Siga este tutorial para aprender a incorporar su propio modelo a Data Science Workspace empaquetando los archivos de origen en un archivo de fórmula importable.