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# 通过筛选过滤数据

在使用分析模型时,您可能只想分析特定群体的行为,精准定位到符合某些条件的事件,或者剔除部分异常数据确保分析的准确性。

# 功能说明

筛选可以帮助您基于指定的属性及条件过滤相应数据,事件属性、用户属性、用户标签、用户分群均可作为筛选属性。

举例来说,如果您想分析的是app store的付费情况,可以在筛选条件中添加【来源渠道 等于 app store】,此时将仅基于事件属性来源渠道为app store的付费事件计算触发用户数。

如果还要选择符合特征的用户,可以再添加一个并列条件对用户进行筛选,该条件和【来源渠道 等于 app store】是“且”的关系,即同时满足两者的事件才会被用于统计触发用户数。

您可以修改并列条件间的关系为“或”,得到的数据结果是满足两者之一的事件的触发用户数。您也可以灵活设置多组并列条件,更精确地定位要分析的内容。

在分析模型中,您可以只针对单个分析指标进行筛选(图例2),也可以通过“全局筛选”配置对所有分析内容生效的筛选条件(图例3)。如果分析指标的类型是自定义公式,您还可以进行单事件筛选(图例1),仅针对公式的部分事件生效。

# 筛选条件的逻辑

文本类型

  • 等于:所选属性和配置中的任意一个值相同

  • 不等于:所选属性有值,并且和配置中的所有值都不相同

  • 包括:所选属性存在与输入内容完全一致的部分

举例:“小米应用商城”包括“小米应用商城”,也包括“小米”,但不包括“小米商店”

  • 正则匹配:可自定义正则匹配,所选属性需满足匹配规则
--部分的常用正则匹配规则
--开头是xxx
^.[xxx]

--结尾是xxx
.[xxx]$

--仅由汉字构成
^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$

--字符数在x~y之间
^.{x,y}$

列表类型

  • 存在元素:列表内有任意一个元素,和配置中的任意一个值相同

时间类型

  • 相对当前日期:所选属性和“今天”相差的自然日天数在范围内,负数代表之前正数代表之后
  • 相对事件发生时刻:
    • 区间:所选属性和事件时间相差的时间在范围内,负数代表之前,正数代表之后
    • 当天、当周、当月:所选属性和事件时间是否在同一天/周/月

在判断数据是否符合条件时,“天(相对)”对应24小时而非自然日。假设筛选条件为相对事件发生时刻 在 -1到+1天 之间,事件时间为2023年1月1日17:00:00,那么只要所选属性在2023年12月31日17:00:00~2023年1月2日17:00:00该条事件就符合条件不会被过滤掉。

注意

  1. 时间型事件属性,会偏移到展示时区后再进行比较;时间型用户属性或用户标签,不会进行偏移
  2. 相对事件发生时刻,也是相对时区偏移后的事件时间

对象组类型

  • 存在对象满足:所选属性中有任意一个对象符合要求
  • 没有对象满足:所选属性中所有对象均不符合要求
  • 全部对象满足:所选属性中所有对象均符合要求

选择上面三种筛选条件后,还需要配置对象的子属性需符合的要求,支持设置多个并列条件