ドキュメントExperience Platformデータサイエンスワークスペースガイド

小売販売スキーマとデータセットの作成

最終更新日： 2026年7月14日

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Data Science Workspaceは購入できなくなりました。
このドキュメントは、Data Science Workspaceの使用権限を以前に持つ既存のお客様向けです。

このチュートリアルでは、その他Adobe Experience Platform Data Science Workspaceのすべてのチュートリアルに必要な前提条件とアセットについて説明します。 完了後、小売セールスのスキーマとデータセットは、Experience Platformにあなたとあなたの組織のメンバーのために利用できるようになります。

はじめに

このチュートリアルを開始する前に、次の前提条件を満たす必要があります。

  • Adobe Experience Platformへのアクセス。 Experience Platformの組織にアクセスできない場合は、続行する前にシステム管理者にお問い合わせください。

  • Experience Platform件のAPI呼び出しを行う権限。 このチュートリアルを正しく完了するには、『​ Adobe Experience Platform API の認証とアクセス』チュートリアルを完了して次の値を取得してください。

    • Authorization: {ACCESS_TOKEN}
    • x-api-key： {API_KEY}
    • x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}
    • クライアント秘密鍵：{CLIENT_SECRET}
    • クライアント証明書：{PRIVATE_KEY}

  • 小売販売レシピのサンプルデータとソースファイル。 このチュートリアルと他のData Science Workspace チュートリアルに必要なアセットをAdobe パブリック Git リポジトリ ​からダウンロードします。

  • Python >= 2.7と次のPython パッケージ：

  • 次の概念に関する十分な知識（このチュートリアルで使用）：

小売販売スキーマとデータセットの作成

小売販売スキーマとデータセットは、提供されたブートストラップスクリプトを使用して自動的に作成されます。 次の手順を順番に実行します。

ファイルの設定

  1. Experience Platform チュートリアル リソース パッケージ内で、ディレクトリ bootstrapに移動し、適切なテキスト エディターを使用してconfig.yamlを開きます。

  2. 「Enterprise」セクションの下で、次の値を入力します。

    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. 次の例にあるように、「Platform」セクションの下にある値を編集します。

    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: API呼び出しのベース パス。 この値は変更しないでください。
    • ims_token：お客様の{ACCESS_TOKEN}がここに移動します。
    • ingest_data：このチュートリアルでは、小売販売スキーマとデータセットを作成するために、この値を"True"に設定します。 "False" の値は、スキーマを作成するだけです。
    • build_recipe_artifacts：このチュートリアルの目的では、この値を"False"に設定して、スクリプトがレシピのアーティファクトを生成しないようにします。
    • kernel_type: レシピ アーティファクトの実行タイプ。 この値は、build_recipe_artifacts が "False" に設定されている場合、Python のままにし、それ以外の場合は正しい実行タイプを指定します。

  4. 「Titles」セクションで、Retail Sales サンプルデータに対して次の情報を適切に指定し、編集後にファイルを保存して閉じます。 以下に例を示します。

    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

ブートストラップスクリプトの実行

  1. ターミナルアプリケーションを開き、Experience Platform チュートリアルリソースディレクトリに移動します。

  2. bootstrap ディレクトリを現在の作業パスとして設定し、次のコマンドを入力してbootstrap.py Python スクリプトを実行します。

    code language-bash 
    python bootstrap.py
    note
    NOTE
    スクリプトが完了するまでに数分かかる場合があります。

次の手順

ブートストラップスクリプトが正常に完了すると、小売セールスの入出力スキーマとデータセットはExperience Platformに表示されます。 ​ プレビュースキーマデータのチュートリアルを参照してください
詳細：

また、指定されたブートストラップスクリプトを使用して、Retail Sales サンプルデータをExperience Platformに正常に取り込みました。

取得したデータを引き続き使用するには、以下を実行します。

recommendation-more-help
experience-platform-help-data-science-workspace