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# タグ履歴バージョン

# 一、ラベルの歴史バージョンの意義

ラベル値はユーザーの特徴を描写することができるが、ユーザーの特徴は日付によって変化する可能性があり、最初はクリプトンのないユーザーが小さな R になってから、徐々に大きな R に発展する。分析時に、ユーザーの現在のラベル値だけで誤った結論を出す可能性があるため、イベント発生時のユーザー状況をできるだけ復元する必要があり、これがラベル履歴バージョンの意義である。

ラベル履歴バージョンは、ラベルの最新バージョンに対する概念で、ラベルは日付ごとに最大 1 つの履歴バージョンしかなく、その日付をラベル基準として日付を更新したときにラベルロジックで計算されたラベル値を意味する。

他のタグに関する問題がある場合は、ユーザータグ章で確認できます。

# 二、ラベル履歴バージョンの作成方法

# 2.1 自動バックアップ

ラベルバックアップ方式が自動バックアップを選択した場合、ラベル自動更新時に更新されたデータを過去のその日の履歴バージョンに書き込む、つまりその日の自動更新タスクが同時に 2 つのことを完了した

# 2.2 手動バックアップ

自動バックアップだけでなく、指定された日付の履歴バージョンを積極的に計算することもでき、主に欠落したバージョンを補完したり、失敗したタスクを再計算したり、ラベル計算ロジックを更新したりする場面に使用されます。

  • 再計算:計算(バックアップ)済みの日付については、「再計算」ボタンをクリックしてその日付のデータを計算
  • 一括計算:「一括計算」ボタンをクリックすると、日付範囲内のすべての履歴バージョンまたは例外バージョンを選択して計算

注:履歴バージョンの一括計算には時間がかかる場合がありますので、適切な時間を選択して

TA システムは、手動バックアップ時にその時点のデータを可能な限り復元します。ラベルルールでユーザー属性(ユーザー属性を使用した仮想イベント属性やディメンションテーブル属性を含む)を使用している場合は、ダイアログボックスでオプションを選択する必要があります

  • ユーザ履歴データを使用するかどうか:ユーザ属性を使用する場合、対応する日付のユーザ属性バックアップデータ
  • ユーザー履歴データが欠落した場合の処理方式:このオプションは「ユーザー履歴データを使用するかどうか」にチェックを入れると選択でき、その日のユーザー履歴データが欠落している場合は、ユーザーの現在のデータを使用するか、比較的最近のデータを使用するか

# 三、ラベルの歴史バージョンの使用

# 3.1 解析モデルでの使用

使用するラベルに履歴バージョンがある場合は、フィルター条件またはグループ項目で使用するときに必要なバージョン

  • 最新バージョン:ユーザーの最新のラベル値で計算
  • 動的マッチング:イベントが発生した日のユーザーのラベル値で計算
  • 履歴バージョン:特定の日付のユーザーのラベル値で計算し、データのある履歴バージョン(日付)

注意:現在、事件分析、留保分析、漏斗分析、分布分析、経路分析、間隔分析はラベル選択バージョンをサポートし、属性分析はラベルの最新バージョン

# 3.2 仮想属性での使用

使用するラベルに履歴バージョンがある場合は、仮想プロパティ作成時に必要なバージョン

  • 最新バージョン:ユーザーの最新のラベル値で計算
  • 動的マッチング:イベントが発生した日のユーザーのラベル値で計算
  • 履歴バージョン:特定の日付のユーザーのラベル値で計算し、データのある履歴バージョン(日付)

注意:現在、仮想イベント属性はラベル選択バージョンをサポートしており、仮想ユーザー属性はラベルの最新バージョン

# IV。ベストプラクティス

# 4.1 毎日のリフローユーザーのパフォーマンスを見る

「カスタム条件」タブでは、次の条件で当日の逆流ユーザーを選別できます

  • 今日ログインしました
  • 過去 7 日間に任意のイベントがない(つまりログインしていない)

歴史ラベルと組み合わせると、歴史上の毎日の逆流ユーザー数を見ることができ、分析モデル内で選別条件として逆流ユーザーの表現

# 4.2 復元ユーザー当時の有料レベル

ユーザーは昨日は小さな R で、今日は大きな R になった。ユーザーの支払いレベルでグループ化するとき、そのユーザーが昨日発生した行為は小さな R で発生したと考え、今日発生した行為は大きな R で発生したと考えるべきだ。

有料レベルラベルを作成した後、モデルグループ項目で「動的マッチング」の方法で毎日のデータを見ると、必要な結果が得られ