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Creare lo schema e il set di dati di vendita al dettaglio

Last update: Mon Aug 05 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creato per:

  • Utente
  • Sviluppatore
NOTE
Data Science Workspace non è più disponibile per l’acquisto.
Questa documentazione è destinata ai clienti esistenti che dispongono di diritti precedenti su Data Science Workspace.

Questo tutorial ti fornisce i prerequisiti e le risorse necessari per tutte le altre esercitazioni di Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Al termine, lo schema e i set di dati delle vendite al dettaglio saranno disponibili per te e per i membri della tua organizzazione il Experience Platform.

Introduzione

Prima di iniziare questa esercitazione, è necessario disporre dei seguenti prerequisiti:

Crea schema e set di dati di vendita al dettaglio

Lo schema delle vendite al dettaglio e i set di dati vengono creati automaticamente tramite lo script di bootstrap fornito. Segui i passaggi riportati di seguito nell'ordine indicato:

Configurare i file

  1. All'interno del Experience Platform pacchetto di risorse esercitazione, passare alla directory bootstrape aprire config.yaml utilizzando un editor di testo appropriato.

  2. Nella sezione Enterprise immettere i valori seguenti:

    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}

  3. Modifica i valori trovati nella sezione Platform, come mostrato di seguito:

    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: percorso di base per le chiamate API. Non modificare questo valore.
    • ims_token: {ACCESS_TOKEN} viene reindirizzato qui.
    • ingest_data: ai fini di questa esercitazione, imposta questo valore come "True" per creare schemi e set di dati di vendita al dettaglio. Un valore di "False" creerà solo gli schemi.
    • build_recipe_artifacts: ai fini di questo esercitazione, imposta questo valore in modo da "False" impedire allo script di generare un artefatto della ricetta.
    • kernel_type: tipo di esecuzione dell'artefatto Ricetta. Lasciare questo valore come Python se build_recipe_artifacts fosse impostato come "False", altrimenti specificare il tipo di esecuzione corretto.

  4. Titles Nella sezione, fornire le seguenti informazioni in modo appropriato per i dati di esempio delle vendite al dettaglio, salvare e chiudere il file dopo che le modifiche sono state inserite. Esempio mostrato di seguito:

    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

Eseguire lo script di bootstrap

  1. Aprire l'applicazione terminal e passare alla directory delle risorse dell'esercitazione Experience Platform.

  2. Impostare la directory bootstrap come percorso di lavoro corrente ed eseguire lo script bootstrap.py Python immettendo il comando seguente:

    code language-bash 
    python bootstrap.py
    note note
    NOTE
    Lo script potrebbe richiedere alcuni minuti.

Passaggi successivi

Al completamento dello script di avvio, gli schemi e i set di dati di input e output per la vendita al dettaglio possono essere visualizzati il Experience Platform. Guarda l'esercitazione anteprima dati schema
per ulteriori informazioni.

Sono stati inoltre acquisiti i dati di esempio di Retail Sales in Experience Platform utilizzando lo script di avvio fornito.

Per continuare a lavorare con i dati acquisiti:

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