小売販売スキーマとデータセットの作成
このチュートリアルでは、他のすべての Adobe Experience Platform Data Science Workspace チュートリアルに必要な前提条件とアセットを提供します。 完了すると、小売販売スキーマとデータセットは、 Experience Platformであなたとあなたの組織のメンバーが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。
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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問い合わせてください。
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Experience Platform API 呼び出しをおこなうための認証。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}
- Authorization:
-
小売販売レシピのデータとソースファイルの例。このチュートリアルとその他の Data Science Workspace チュートリアルに必要なアセットを、 Adobe Systems パブリック Git リポジトリーから無償体験版で試してみるしてください。
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Python >= 2.7 と以下の Python パッケージが含まれています。
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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
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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 編集者を使用してconfig.yaml
を開きます。 -
「
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}
-
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
:あなたの{ACCESS_TOKEN}
はここに行きます。ingest_data
: このチュートリアルでは、Sales スキーマとデータセット小売を作成するために、この値を"True"
として設定します。"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では、この値を"False"
として設定して、スクリプトがレシピ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。
-
「
Titles
」セクションで、Retail Sales データ例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
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ターミナルアプリケーション開く、 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。
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bootstrap
ディレクトリを現在の作業パスとして設定、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 NOTE スクリプトの完了には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 Salesの入力スキーマと出力スキーマとデータセットを Experience Platformで表示できます。 詳しくは、『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。
また小売提供されたブートストラップ スクリプトを使用して、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。
- Jupyter Notebook を使用してデータを分析
- データ Science ワークスペース の Jupyter Notebook を使用して、データにアクセスし、探索し、視覚化し、理解します。
- レシピへのソースファイルのパッケージ化
- このチュートリアルに従って、インポート可能なレシピファイルにソースファイルをパッケージ化して、独自のモデルを Data Science Workspace に取り込む方法を学習します。