Serviço de consulta no notebook Jupyter

Adobe Experience Platform permite usar o Structured Query Idioma (SQL) ao Data Science Workspace integrar-se Query Service JupyterLab como um recurso padrão.

Essa tutorial demonstra exemplos de consultas SQL para casos de uso comuns para explorar, transformar e analisar Adobe Analytics dados.

Introdução

Antes de iniciar essa tutorial, você deve ter os seguintes pré-requisitos:

Acesso JupyterLab e Query Service access-jupyterlab-and-query-service

Consultar seus dados query-your-data

Insira as seguintes queries SQL em células de notebooks individuais. Execute uma query selecionando em sua célula seguida de selecionar a botão de reprodução . Os resultados ou os logs de erro do query bem-sucedidos são exibidos abaixo da célula executada.

Quando um notebook está inativo por um longo período de tempo, a conexão entre o notebook e Query Service pode quebrar. Nesses casos, reinicie JupyterLab selecionando o Restart botão localizado no canto superior direito ao lado da botão de alimentação.

O kernel do notebook é redefinido, mas as células permanecerão, execute novamente todas as células para continuar de onde você tinha deixado de fora.

Contagem de visitante por hora hourly-visitor-count

A query a seguir retorna a contagem de visitante por hora para uma data especificada:

Consulta

%%read_sql hourly_visitor -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                               AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                               AS Hour,
       Count(DISTINCT concat(enduserids._experience.aaid.id,
                             _experience.analytics.session.num)) AS Visit_Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

Na query acima, o carimbo de data e hora na WHERE cláusula é definido como o valor de target_year. Inclua variáveis em queries SQL contendo-as em chaves ({}).

A primeira linha do query contém o variável hourly_visitoropcional. Os resultados da consulta serão armazenados nesta variável como um período de dados do Pandas. O armazenamento de resultados em um período de dados permite visualizar posteriormente os resultados do query usando um pacote desejado Python . Execute o código a seguir Python em uma nova célula para gerar uma gráfico de barras:

trace = go.Bar(
    x = hourly_visitor['Hour'],
    y = hourly_visitor['Visit_Count'],
    name = "Visitor Count"
)
layout = go.Layout(
    title = 'Visit Count by Hour of Day',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Hour of Day'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)
fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Contagem de atividade por hora hourly-activity-count

A query a seguir retorna a contagem de ações por hora para uma data especificada:

Consulta

%%read_sql hourly_actions -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

A execução da query acima armazenamento os resultados hourly_actions como um período de dados. Execute a seguinte função em uma nova célula para pré-visualização os resultados:

hourly_actions.head()

A query acima pode ser modificada para retornar a contagem de ações por hora para um intervalo de datas especificado usando operadores lógicos na cláusula WHERE :

Consulta

%%read_sql hourly_actions_date_range -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE  timestamp >= TO_TIMESTAMP('2019-06-01 00', 'YYYY-MM-DD HH')
       AND timestamp <= TO_TIMESTAMP('2019-06-02 23', 'YYYY-MM-DD HH')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

A execução da query modificada armazena os resultados como hourly_actions_date_range um período de dados. Execute a seguinte função em uma nova célula para pré-visualização os resultados:

hourly_actions_date_rage.head()

Número de eventos por sessão do visitante number-of-events-per-visitor-session

A query a seguir retorna o número de eventos por visitante sessão referentes a uma data especificada:

Consulta

%%read_sql events_per_session -c QS_CONNECTION
SELECT concat(enduserids._experience.aaid.id,
              '-#',
              _experience.analytics.session.num) AS aaid_sess_key,
       Count(timestamp)                          AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP BY aaid_sess_key
ORDER BY Count DESC;

Execute o código a seguir Python para gerar uma histograma para o número de eventos por sessão visita:

data = [go.Histogram(x = events_per_session['Count'])]

layout = go.Layout(
    title = 'Histogram of Number of Events per Visit Session',
    xaxis = dict(title = 'Number of Events'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)

fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

Páginas populares para um determinado dia popular-pages-for-a-given-day

A query a seguir retorna as dez páginas mais populares de uma data especificada:

Consulta

%%read_sql popular_pages -c QS_CONNECTION
SELECT web.webpagedetails.name                 AS Page_Name,
       Sum(web.webpagedetails.pageviews.value) AS Page_Views
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY web.webpagedetails.name
ORDER  BY page_views DESC
LIMIT  10;

Usuários ativos para um determinado dia active-users-for-a-given-day

A query a seguir retorna os dez usuários mais ativos de uma data especificada:

Consulta

%%read_sql active_users -c QS_CONNECTION
SELECT enduserids._experience.aaid.id AS aaid,
       Count(timestamp)               AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY aaid
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

Cidades ativas até usuário atividade active-cities-by-user-activity

A query a seguir retorna as dez cidades que estão gerando a maioria das atividades do usuário para uma data especificada:

Consulta

%%read_sql active_cities -c QS_CONNECTION
SELECT concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) AS state_city,
       Count(timestamp)                                                     AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY state_city
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

Próximas etapas

Esta tutorial demonstrou algumas amostras de casos de uso para utilização Query Service em Jupyter notebooks. Siga a análise de seus dados usando notebooks Jupyter tutorial para ver como operações semelhantes são executadas usando o SDK do Acesso aos Dados.