目录
此内容是否有帮助?

# 事件分析模型 API

调用方法请参见Open API文档中的调用方法描述。

可阅读使用手册中 事件分析 了解使用场景。

# 事件分析查询

接口URL

/open/event-analyze?token=xxx

请求方式

POST

Content-Type

application/json

请求Query参数

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
token
 xxx
 String
 是
 查询密钥

# 请求Body参数

{
    "eventView": {
        "comparedByTime": true,
        "comparedStartTime": "2021-12-14 00:00:00",
        "comparedEndTime": "2021-12-20 23:59:59",
        "comparedRecentDay": "8-14",
        "startTime": "2021-12-21 00:00:00",
        "endTime": "2021-12-27 23:59:59",
        "recentDay": "1-7",
        "timeParticleSize": "day",
        "eventSplit": {
            "event": {
                "eventDesc": "登录",
                "eventName": "login"
            },
            "groupByProp": {
                "columnDesc": "浏览器",
                "columnName": "browser",
                "propertyRange": "",
                "tableType": "event"
            }
        },
        "groupBy": [{
            "columnDesc": "品牌",
            "columnName": "brand",
            "propertyRange": "",
            "specifiedClusterDate": "2021-12-28",
            "tableType": "event"
        }],
        "relation": "and",
        "filts": [{
            "columnDesc": "品牌",
            "columnName": "brand",
            "comparator": "equal",
            "filterType": "SIMPLE",
            "ftv": ["苹果", "小米"],
            "specifiedClusterDate": "2021-12-28",
            "tableType": "event",
            "timeUnit": ""
        }],
        "queryFeature": {
            "approximateOn": true,
            "globalQueryOn": false
        }
    },
    "events": [{
        "analysis": "TOTAL_TIMES",
        "analysisParams": "",
        "eventName": "login",
        "eventNameDisplay": "登录的总次数",
        "eventSplitIndexes": [0],
        "eventUuid": "7FonAy-G",
        "filts": [],
        "quota": "",
        "relation": "and",
        "type": "normal"
    }, {
        "analysis": "TRIG_USER_NUM",
        "analysisParams": "",
        "eventName": "activity_attend",
        "eventNameDisplay": "参加活动的触发用户数",
        "eventUuid": "K9A5NDAz",
        "filts": [{
            "columnDesc": "app版本",
            "columnName": "app_version",
            "comparator": "notNull",
            "filterType": "SIMPLE",
            "ftv": [],
            "specifiedClusterDate": "2021-12-28",
            "tableType": "event",
            "timeUnit": ""
        }],
        "quota": "",
        "quotaEntities": [{
            "index": 0,
            "taIdMeasure": {
                "columnDesc": "用户唯一ID",
                "columnName": "#user_id",
                "tableType": "event"
            }
        }],
        "relation": "and",
        "type": "normal"
    }, {
        "customEvent": "logout.PER_CAPITA_TIMES",
        "customFilters": [],
        "eventName": "自定义指标",
        "eventNameDisplay": "",
        "eventSplitIndexes": [],
        "eventUuid": "gxqT19xz",
        "filts": [],
        "format": "float",
        "quota": "",
        "quotaEntities": [{
            "index": 0,
            "taIdMeasure": {
                "columnDesc": "邮箱",
                "columnName": "email",
                "tableType": "user"
            }
        }],
        "quotaTimeRanges": [{
            "index": 0,
            "params": ["1"],
            "type": "THIS_WEEK"
        }],
        "relation": "and",
        "type": "customized"
    }],
    "projectId": 377,
    "useSameResultKey": false,
    "useCache": true,
    "limit": 1000,
    "timeoutSeconds": 10
}

提示

入参由多部分组成其中：基础参数必选；时间对比参数、事件拆分参数、分组项参数、全局筛选项参数、查询配置项参数可选；普通分析指标和自定义分析指标二选一。

# 请求参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
eventView
 -
 Object
 是
 分组属性
∟ comparedByTime true
 Boolean
 否
 是否对比时间，TRUE：是，FALSE：否
∟ comparedStartTime 2021-12-14 00:00:00
 String
 否
 对比时间开始时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），对比时间相对时间为空时有效
∟ comparedEndTime 2021-12-20 23:59:59
 String
 否
 对比时间结束事件（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），对比时间相对时间为空时有效
∟ comparedRecentDay 8-14
 String
 否
 对比时间相对时间（comparedByTime为TRUE时，此项不可与对比时间起始时间和对比时间结束时间同时为空）
∟ startTime 2021-12-21 00:00:00
 String
 否
 起始时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ endTime 2021-12-27 23:59:59
 String
 否
 结束时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ recentDay 1-7
 String
 否
 相对时间（此项不可与起始时间和结束时间同时为空）
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ timeParticleSize day
 String
 是
 分析的时间单位
minute：按1分钟
minute5：按5分钟（v3.5开始支持）
minute10：按10分钟（v3.5开始支持）
hour：按小时
day：按天
week：按周
month：按月
total：总计
∟ eventSplit -
 Object
 否
 事件拆分信息
∟ event -
 Object
 是
 事件拆分事件信息
∟ eventDesc 登录
 String
 否
 事件拆分指标显示名
∟ eventName login
 String
 是
 事件拆分指标事件名
∟ groupByProp -
 Object
 是
 事件拆分指标分组信息
∟ columnDesc 浏览器
 String
 否
 事件拆分分组字段显示名
∟ columnName browser
 String
 是
 事件拆分分组字段字段名
∟ propertyRange String
 否
 事件拆分分组属性区间
∟ tableType event
 String
 是
 事件拆分表类型，event：事件表，user：用户表
∟ groupBy -
 List
 否
 分组属性，可以有零个或者多个
∟ columnName brand
 String
 是
 字段名
∟ columnDesc 品牌
 String
 否
 字段显示名
∟ propertyRange String
 否
 自定义属性区间
∟ propertyRangeType String
 否
 属性区间类型，对数值型属性进行分组时，可以为自定义分桶条件
def：默认区间，由系统自动划分
discrete：每个值为一个独立的分组
user_defined：用户自定义。自定义内容设置在 propertyRange 中
∟ specifiedClusterDate 2021-12-28
 String
 否
 集群指定日期
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
∟ filts -
 List
 否
 全局筛选项
∟ columnDesc 品牌
 String
 否
 字段显示名
∟ columnName brand
 String
 是
 字段名
∟ comparator equal
 String
 是
 参考： 模型查询API的筛选表达式
∟ filterType SIMPLE
 String
 否
 过滤模式，SIMPLE：简单，COMPOUND：复合
∟ ftv ["苹果", "小米"]
 List
 否
 属性对比值
∟ specifiedClusterDate 2021-12-28
 String
 否
 集群指定日期
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
∟ timeUnit String
 否
 属性对比值单位，仅对relativeEvent*有效：day，hour，minute
∟ queryFeature -
 Object
 否
 查询配置
∟ approximateOn true
 Boolean
 否
 是否开启近似计算
∟ globalQueryOn false
 Boolean
 否
 是否开启多集群计算
events
 -
 List
 是
 事件指标列表
∟ analysis TRIG_USER_NUM
 String
 否
 分析角度，聚合操作，具体见下表
∟ analysisParams String
 否
 分析角度参数（analysis为PERCENTILE时不能为空，取值范围：1-100，代表几分位）
∟ eventName activity_attend
 String
 是
 事件名称，特别的，可以使用 anyEvent 表示任意事件
∟ eventNameDisplay 参加活动的触发用户数
 String
 否
 事件显示名
∟ eventUuid K9A5NDAz
 String
 否
 事件UUID，用来标识事件唯一
∟ filts -
 List
 否
 条件列表列表
∟ columnDesc app版本
 String
 否
 字段显示名
∟ columnName app_version
 String
 是
 字段名称
∟ comparator notNull
 String
 是
 参考：模型查询API的筛选表达式
∟ filterType SIMPLE
 String
 否
 过滤模式，SIMPLE：简单，COMPOUND：复合
∟ ftv []
 List
 否
 属性对比值
∟ specifiedClusterDate 2021-12-28
 String
 否
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
∟ timeUnit String
 否
 过滤时间单位
∟ quota String
 否
 指标属性（配合analysis，意思是哪个属性的哪个分析角度）
∟ quotaDesc String
 否
 指标属性显示名
∟ quotaEntities -
 List
 分析事件指标对应的主体列表
∟ index 0
 Integer
 是
 分析事件指标对应的主体下标
∟ taIdMeasure -
 Object
 查询ID体系配置
∟ columnDesc 用户唯一ID
 String
 否
 字段显示名
∟ columnName #user_id
 String
 是
 字段名称
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ type normal
 String
 是
 normal：普通分析
customized：自定义公式
∟ customEvent logout.PER_CAPITA_TIMES
 String
 否
 公式表达式，由分析项或数值常量的加减乘除构成。分析项有两种形式: eventName.columnName.analysis 或 eventName.analysis。
∟ customFilters []
 List
 否
 公式表达式过滤项列表
∟ eventName 自定义指标
 String
 是
 自定义指标显示名
∟ eventNameDisplay String
 否
∟ eventSplitIndexes []
 List
 否
 参与事件拆分的项
∟ eventUuid gxqT19xz
 String
 否
 自定义指标UUID，用来标识指标唯一
∟ filts []
 List
 否
 筛选项列表
∟ format float
 String
 否
 展示数据的选项
float：两位小数，float3：三位小数，float4：四位小数，percent：百分比
∟ quota String
 否
 指标属性（配合analysis，意思是哪个属性的哪个分析角度）
∟ quotaDesc String
 否
 指标属性显示名
∟ quotaEntities -
 List
 否
 分析事件指标对应的主体列表
∟ index 0
 Integer
 是
 分析事件指标对应的主体下标
∟ taIdMeasure -
 Object
 是
 查询ID体系配置
∟ columnDesc 邮箱
 String
 否
 字段显示名
∟ columnName email
 String
 是
 字段名称
∟ tableType user
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
∟ quotaTimeRanges []
 List
 否
 指标时间段信息列表
∟ index 0
 Integer
 是
 时间段下标
∟ params ["1"]
 List
 否
 时间段参数
，当 events.quotaTimeRanges.type 为 TIME_RANGE 时，params 为["-3", "4"]，表示过去 3 天到未来 4 天
∟ type THIS_WEEK
 String
 是
 时间段类型
LAST_DAYS：过去几天，RECENT_DAYS：最近几天，THIS_WEEK：当周，THIS_MONTH：当月
，TIME_RANGE：时间范围
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ type customized
 String
 是
 normal：普通分析
customized：自定义公式
projectId
 377
 Integer
 是
 项目Id
useSameResultKey
 false
 Boolean
 否
 当事件名相同时，是否使用相同事件名
true：使用相同事件名
false：事件名相同时，添加前缀编号
useCache
 true
 Boolean
 否
 使用缓存，可选参数，默认为true
limit
 1000
 Integer
 否
 每分析对象的分组数上限，可选参数，默认为1000，最大为10000
timeoutSeconds
 10
 Integer
 否
 请求超时参数，超时则取消查询任务

聚合方法 analysis 取值：

值
 描述
 是否需要属性
TOTAL_TIMES
 总次数
 否
TRIG_USER_NUM
 触发用户数
 否
PER_CAPITA_TIMES
 人均次数
 否
SUM
 数值总和
 是
AVG
 数值平均值
 是
PER_CAPITA_NUM
 人均值
 是
MAX
 数值最大值
 是
MIN
 数值最小值
 是
DISTINCT
 去重数
 是
TRUE
 为真数
 是
FALSE
 为假数
 是
IS_NOT_EMPTY
 不为空数
 是
IS_EMPTY
 为空数
 是
ARRAY_DISTINCT
 列表整体去重数
 是
ARRAY_SET_DISTINCT
 元素集合去重数
 是
ARRAY_ITEM_DISTINCT
 列表元素去重数
 是
MEDIAN
 中位数
 是
PERCENTILE
 分位数
 是

# 成功响应示例

相同条件在TA事件分析操作后趋势图和按日期表格结果如下

{
    "data": {
        "result_generate_time": "2021-12-30 11:15:41", 
        "union_groups": [
            [
                "Safari", 
                "苹果"
            ], 
            [
                "Firefox", 
                "小米"
            ], 
            [
                "微信内置浏览器", 
                "苹果"
            ], 
            [
                "总体", 
                "苹果"
            ], 
            [
                "总体", 
                "小米"
            ]
        ], 
        "x": [
            "2021-12-23", 
            "2021-12-24", 
            "2021-12-25", 
            "2021-12-26", 
            "2021-12-27", 
            "2021-12-28", 
            "2021-12-29"
        ], 
        "x_compared": [
            "2021-12-16", 
            "2021-12-17", 
            "2021-12-18", 
            "2021-12-19", 
            "2021-12-20", 
            "2021-12-21", 
            "2021-12-22"
        ], 
        "y": [
            {
                "login.TOTAL_TIMES": [
                    {
                        "group_cols": [
                            "Safari", 
                            "苹果"
                        ], 
                        "group_num": 3, 
                        "values": [
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "447", 
                            "980", 
                            "1584", 
                            "321", 
                            "285", 
                            "74", 
                            "0"
                        ]
                    }, 
                    {
                        "group_cols": [
                            "Firefox", 
                            "小米"
                        ], 
                        "group_num": 3, 
                        "values": [
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "291", 
                            "818", 
                            "1128", 
                            "272", 
                            "219", 
                            "58", 
                            "0"
                        ]
                    }, 
                    {
                        "group_cols": [
                            "微信内置浏览器", 
                            "苹果"
                        ], 
                        "group_num": 3, 
                        "values": [
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "231", 
                            "500", 
                            "764", 
                            "214", 
                            "155", 
                            "35", 
                            "0"
                        ]
                    }
                ]
            }, 
            {
                "activity_attend.TRIG_USER_NUM": [
                    {
                        "group_cols": [
                            "总体", 
                            "苹果"
                        ], 
                        "group_num": 2, 
                        "values": [
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "640", 
                            "811", 
                            "1251", 
                            "1253", 
                            "720", 
                            "113", 
                            "0"
                        ]
                    }, 
                    {
                        "group_cols": [
                            "总体", 
                            "小米"
                        ], 
                        "group_num": 2, 
                        "values": [
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "277", 
                            "439", 
                            "600", 
                            "666", 
                            "364", 
                            "59", 
                            "0"
                        ]
                    }
                ]
            }, 
            {
                "自定义指标": [
                    {
                        "group_cols": [
                            "总体", 
                            "苹果"
                        ], 
                        "group_num": 2, 
                        "values": [
                            "1", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "1"
                        ]
                    }, 
                    {
                        "group_cols": [
                            "总体", 
                            "小米"
                        ], 
                        "group_num": 2, 
                        "values": [
                            "1", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "0", 
                            "0", 
                            "0"
                        ], 
                        "values_compared": [
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1.01", 
                            "1", 
                            "1", 
                            "1"
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }, 
    "return_code": 0, 
    "return_message": "success"
}

# 响应参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 参数描述
data
 -
 Object
 返回结果
∟ result_generate_time 2021-12-29 12:00:00
 String
 查询结果生成时间
∟ union_groups ["苹果"]
 List
 分组
∟ x ["2021-12-23"]
 List
 X轴时间
∟ x_compared ["2021-12-16"]
 List
 X轴对比时间
∟ y -
 List
 Y轴数据列表
∟ {指标名称} -
 List
 Y轴指标信息列表
∟ group_cols ["苹果"]
 List
 Y轴指标分组
∟ group_num 3
 Integer
 Y轴指标分组数量
∟ values ["0"]
 List
 Y轴指标数值
∟ values_compared ["447"]
 List
 Y轴时间对比指标数值
return_code
 0
 Integer
 返回码
return_message
 success
 String
 返回信息

错误响应示例

{
    "return_code": -1008,
    "return_message": "参数(token)为空"
}
参数名
 示例值
 参数类型
 参数描述
return_code
 -1008
 Integer
 返回码
return_message
 参数(token)为空
 String
 返回信息

curl 示例

curl -X POST --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json' -d '{"projectId": 377,"useSameResultKey": false,"useCache": true,"limit": 1000,"eventView": {"comparedByTime": true,"comparedStartTime": "2021-12-14 00:00:00","comparedEndTime": "2021-12-20 23:59:59","comparedRecentDay": "8-14","startTime": "2021-12-21 00:00:00","endTime": "2021-12-27 23:59:59","recentDay": "1-7","relation": "and","timeParticleSize": "day","eventSplit": {"event": {"eventDesc": "登录","eventName": "login"},"groupByProp": {"columnDesc": "浏览器","columnName": "browser","propertyRange": "","tableType": "event"}},"groupBy": [{"columnDesc": "品牌","columnName": "brand","propertyRange": "","specifiedClusterDate": "2021-12-28","tableType": "event"}],"filts": [{"columnDesc": "品牌","columnName": "brand","comparator": "equal","filterType": "SIMPLE","ftv": ["苹果", "小米"],"specifiedClusterDate": "2021-12-28","tableType": "event","timeUnit": ""}],"queryFeature": {"approximateOn": true,"globalQueryOn": false}},"events": [{"analysis": "TOTAL_TIMES","analysisParams": "","eventName": "login","eventNameDisplay": "登录的总次数","eventSplitIndexes": [0],"eventUuid": "7FonAy-G","filts": [],"quota": "","relation": "and","type": "normal"}, {"analysis": "TRIG_USER_NUM","analysisParams": "","eventName": "activity_attend","eventNameDisplay": "参加活动的触发用户数","eventUuid": "K9A5NDAz","filts": [{"columnDesc": "app版本","columnName": "app_version","comparator": "notNull","filterType": "SIMPLE","ftv": [],"specifiedClusterDate": "2021-12-28","tableType": "event","timeUnit": ""}],"quota": "","quotaEntities": [{"index": 0,"taIdMeasure": {"columnDesc": "用户唯一ID","columnName": "#user_id","tableType": "event"}}],"relation": "and","type": "normal"}, {"customEvent": "logout.PER_CAPITA_TIMES","customFilters": [],"eventName": "自定义指标","eventNameDisplay": "","eventSplitIndexes": [],"eventUuid": "gxqT19xz","filts": [],"format": "float","quota": "","quotaEntities": [{"index": 0,"taIdMeasure": {"columnDesc": "邮箱","columnName": "email","tableType": "user"}}],"quotaTimeRanges": [{"index": 0,"params": ["1"],"type": "THIS_WEEK"}],"relation": "and","type": "customized"}]}' 'http://ta2:8992/open/event-analyze?token=bTOzKiTIozG4e19FgXphcA8dDV3DIY8RwdHTO7aSnBsRqSNaIk19BnBMecJDWibD'

# 事件分析全量下载

接口URL

/open/streaming-download/event-analyze?token=xxx

请求方式

POST

Content-Type

application/json

请求Query参数

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
token
 xxx
 String
 是
 查询密钥

# 请求Body参数

{
        "eventView": {
                "endTime": "2022-03-07 16:32:12",
                "filts": [{
                        "columnDesc": "等级",
                        "columnName": "level",
                        "comparator": "greater",
                        "filterType": "SIMPLE",
                        "ftv": ["1"],
                        "specifiedClusterDate": "2022-03-08",
                        "tableType": "event",
                        "timeUnit": ""
                }],
                "groupBy": [{
                        "columnDesc": "channel",
                        "columnName": "channel",
                        "propertyRange": "",
                        "specifiedClusterDate": "2022-03-08",
                        "tableType": "event"
                }],
                "recentDay": "1-7",
                "relation": "and",
                "startTime": "2022-03-01 16:32:12",
                "timeParticleSize": "day"
        },
        "events": [{
                "analysis": "TOTAL_TIMES",
                "analysisParams": "",
                "eventName": "LogOut",
                "eventNameDisplay": "LogOut的总次数",
                "eventUuid": "QgfCSkCw",
                "filts": [],
                "quota": "",
                "relation": "and",
                "type": "normal"
        }],
        "projectId": 319
}

# 请求参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
projectId
 0
 String
 是
 参数描述
eventView
 -
 Object
 是
 分组属性表
∟ startTime 2019-11-24 00:00:00
 String
 否
 起始时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ endTime 2019-11-26 00:00:00
 String
 否
 结束时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ recentDay 1-3
 String
 否
 相对时间（此项不可与起始时间和结束时间同时为空）
∟ timeParticleSize day
 String
 是
 分析的时间单位
minute：按1分钟
minute5：按5分钟（v3.5开始支持）
minute10：按10分钟（v3.5开始支持）
hour：按小时
day：按天
week：按周
month：按月
total：总计
∟ groupBy -
 List
 否
 分组属性，可以有零个或者多个
∟ columnName #city
 String
 是
 字段名
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
events
 List
 是
 事件指标列表
∟ analysis TRIG_USER_NUM
 String
 否
 分析类型，聚合操作，具体见下表
∟ eventName consume_item
 String
 是
 事件名称，特别的，可以使用 anyEvent 表示任意事件
∟ quota #vp@dailyTask
 String
 否
 指标属性（配合analysis，意思是哪个属性的哪个分析角度）
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ type normal
 String
 是
 normal：普通分析
customized：自定义公式
∟ filts -
 List
 否
 筛选项列表
∟ columnName user_level
 String
 是
 字段名称
∟ comparator equal
 String
 是
 参考：模型查询API的筛选表达式
∟ ftv ["5"]
 List
 否
 属性对比值
∟ tableType user
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表

提示

请求参数可以直接从TA系统 事件分析页面导出

# 响应

同TA系统事件分析全量下载

# 事件分析用户列表

接口URL

/open/event-user-list?token=xxx

请求方式

POST

Content-Type

application/json

请求Query参数

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
token
 xxx
 String
 是
 查询密钥

# 请求Body参数

{
  "projectId": 0,
  "eventView": {
    "startTime": "2019-11-24 00:00:00",
    "endTime": "2019-11-26 00:00:00",
    "recentDay": "1-3",
    "timeParticleSize": "day",
    "groupBy": [
      {
        "columnName": "#city",
        "tableType": "event"
      }
    ]
  },
  "events": [
    {
      "analysis": "TRIG_USER_NUM",
      "eventName": "consume_item",
      "quota": "#vp@dailyTask",
      "relation": "and",
      "type": "normal",
      "filts": [
      {
          "columnName": "user_level",
          "comparator": "equal",
          "ftv": [
            "5"
          ],
          "tableType": "user"
        }
      ],
    }
  ],
  "sliceDate": "2019-11-26",
  "sliceGroupVal": [
    "北京市"
  ],
  "timeoutSeconds": 10
}

# 请求参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
projectId
 0
 String
 是
 参数描述
eventView
 -
 Object
 是
 分组属性表
∟ startTime 2019-11-24 00:00:00
 String
 否
 起始时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ endTime 2019-11-26 00:00:00
 String
 否
 结束时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ recentDay 1-3
 String
 否
 相对时间（此项不可与起始时间和结束时间同时为空）
∟ timeParticleSize day
 String
 是
 分析的时间单位
minute：按1分钟
minute5：按5分钟（v3.5开始支持）
minute10：按10分钟（v3.5开始支持）
hour：按小时
day：按天
week：按周
month：按月
total：总计
∟ groupBy -
 List
 否
 分组属性，可以有零个或者多个
∟ columnName #city
 String
 是
 字段名
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
events
 List
 是
 事件指标列表
∟ analysis TRIG_USER_NUM
 String
 否
 分析类型，聚合操作，具体见下表
∟ eventName consume_item
 String
 是
 事件名称，特别的，可以使用 anyEvent 表示任意事件
∟ quota #vp@dailyTask
 String
 否
 指标属性（配合analysis，意思是哪个属性的哪个分析角度）
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ type normal
 String
 是
 normal：普通分析
customized：自定义公式
∟ filts -
 List
 否
 筛选项列表
∟ columnName user_level
 String
 是
 字段名称
∟ comparator equal
 String
 是
 参考：模型查询API的筛选表达式
∟ ftv ["5"]
 List
 否
 属性对比值
∟ tableType user
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
sliceDate
 "2019-11-26"
 String
 否
 事件所在日期
sliceGroupVal
 ["北京市"]
 List
 是
 事件所在分组
timeoutSeconds
 10
 Integer
 否
 请求超时参数，超时则取消查询任务

# 成功响应示例

{
  "data": {
    "datalist": [
      {
        "#account_id": "e78107482",
        "#distinct_id": "e145056682",
        "user_level": 5,
        "register_time": "2019-11-26 14:36:13",
        "diamond_num": 1006,
        "latest_login_time": "2019-11-26 15:45:16",
        "channel": "app store",
        "#user_id": 33474682
      },
      {
        "#account_id": "d7819213",
        "#distinct_id": "d14521393",
        "user_level": 5,
        "register_time": "2019-11-26 23:25:14",
        "diamond_num": 858,
        "first_recharge_time": "2019-11-26 23:29:56",
        "latest_login_time": "2019-11-26 23:32:48",
        "channel": "app store",
        "#user_id": 3351093
      }
    ],
    "columMeta": {
      "#account_id": "账户ID",
      "#distinct_id": "访客ID",
      "user_level": "用户等级",
      "register_time": "注册时间",
      "diamond_num": "当前拥有钻石数",
      "first_recharge_time": "首次充值时间",
      "latest_login_time": "最后登录时间",
      "channel": "渠道"
    }
  },
  "return_code": 0,
  "return_message": "success"
}

# 响应参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 参数描述
return_code
 0
 Integer
 返回码
return_message
 success
 String
 返回信息
data
 -
 Object
 返回结果
∟ datalist -
 List
 用户信息
∟ columMeta -
 Map
 字段含义映射

错误响应示例

{
    "return_code": -1008,
    "return_message": "参数(token)为空"
}
参数名
 示例值
 参数类型
 参数描述
return_code
 -1008
 Integer
 返回码
return_message
 参数(token)为空
 String
 返回信息

# 事件分析用户列表下载

接口URL

/open/streaming-download/event-user-list?token=xxx

请求方式

POST

Content-Type

application/json

请求Query参数

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
token
 xxx
 String
 是
 查询密钥

# 请求Body参数

{
        "eventView": {
                "comparedByTime": false,
                "comparedRecentDay": "",
                "endTime": "2022-03-07 16:32:12",
                "filts": [{
                        "columnDesc": "等级",
                        "columnName": "level",
                        "comparator": "greater",
                        "filterType": "SIMPLE",
                        "ftv": ["1"],
                        "specifiedClusterDate": "2022-03-08",
                        "tableType": "event",
                        "timeUnit": ""
                }],
                "groupBy": [{
                        "columnDesc": "channel",
                        "columnName": "channel",
                        "propertyRange": "",
                        "specifiedClusterDate": "2022-03-08",
                        "tableType": "event"
                }],
                "recentDay": "1-7",
                "relation": "and",
                "startTime": "2022-03-01 16:32:12",
                "timeParticleSize": "day"
        },
        "events": [{
                "analysis": "TRIG_USER_NUM",
                "analysisParams": "",
                "eventName": "LogOut",
                "eventNameDisplay": "LogOut的触发AlertA数",
                "eventUuid": "QgfCSkCw",
                "filts": [],
                "quota": "",
                "quotaEntities": [{
                        "index": 0,
                        "taIdMeasure": {
                                "columnDesc": "用户唯一ID",
                                "columnName": "#user_id",
                                "tableType": "event"
                        }
                }],
                "relation": "and",
                "type": "normal"
        }],
        "projectId": 319,
        "sliceDate": "2022-03-01",
        "eventIndex": 0,
        "eventDate": "2022-03-01(二)",
        "sliceGroupVal": ["AppStore"],
        "selectedColumns": ["#account_id", "#distinct_id", "accountid"]
}

# 请求参数说明

参数名
 示例值
 参数类型
 是否必填
 参数描述
projectId
 0
 String
 是
 参数描述
eventView
 -
 Object
 是
 分组属性表
∟ startTime 2019-11-24 00:00:00
 String
 否
 起始时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ endTime 2019-11-26 00:00:00
 String
 否
 结束时间（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），相对时间为空时有效
∟ recentDay 1-3
 String
 否
 相对时间（此项不可与起始时间和结束时间同时为空）
∟ timeParticleSize day
 String
 是
 分析的时间单位
minute：按1分钟
minute5：按5分钟（v3.5开始支持）
minute10：按10分钟（v3.5开始支持）
hour：按小时
day：按天
week：按周
month：按月
total：总计
∟ groupBy -
 List
 否
 分组属性，可以有零个或者多个
∟ columnName #city
 String
 是
 字段名
∟ tableType event
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
events
 List
 是
 事件指标列表
∟ analysis TRIG_USER_NUM
 String
 否
 分析类型，聚合操作，具体见下表
∟ eventName consume_item
 String
 是
 事件名称，特别的，可以使用 anyEvent 表示任意事件
∟ quota #vp@dailyTask
 String
 否
 指标属性（配合analysis，意思是哪个属性的哪个分析角度）
∟ relation and
 String
 否
 逻辑关系，and：逻辑与，or：逻辑或
∟ type normal
 String
 是
 normal：普通分析
customized：自定义公式
∟ filts -
 List
 否
 筛选项列表
∟ columnName user_level
 String
 是
 字段名称
∟ comparator equal
 String
 是
 参考：模型查询
API
的筛选表达式
∟ ftv ["5"]
 List
 否
 属性对比值
∟ tableType user
 String
 是
 表类型，event：事件表，user：用户表
sliceDate
 "2019-11-26"
 String
 否
 事件所在日期
sliceGroupVal
 ["北京市"]
 List
 是
 事件所在分组
eventIndex
 0
 int
 是
 指标和过滤器下标，从0开始
eventDate
 2022-03-01(二)
 String
 否
selectedColumns
 ["#account_id"]
 List
 是
 所需下载的列

提示

请求参数可以直接从TA系统 事件分析页面导出参数主体结构，然后加上sliceDate、eventIndex、eventDate、sliceGroupVal、selectedColumns这几个参数，具体参数值可以从页面接口抓取

# 响应

同TA系统事件分析用户列表下载

← 漏斗分析模型 API →