Unterklassifizierungen

Adobe Analytics unterstützt sowohl einstufige als auch mehrstufige Klassifizierungsmodelle. Mit einer Classification-Hierarchie können Sie eine Classification auf eine Classification anwenden.

Beispiel:

Jede Classification in diesem Modell ist unabhängig und entspricht einem neuen Unterbericht für die ausgewählte Berichterstellungsvariable. Darüber hinaus stellt jede Classification eine Datenspalte in der Datendatei dar, wobei der Classification-Name als Spaltenüberschrift dient. Beispiel:

Weitere Informationen zum Datendateiformat finden Sie unter Klassifizierungsdatendateien.

Mehrstufige Classifications bestehen aus über- und untergeordneten Classifications. Beispiel:

Übergeordnete Classifications: Als übergeordnete Classification zählt jede Classification, der eine andere Classification untergeordnet ist. Eine Classification kann gleichzeitig über- und untergeordnet sein. Die übergeordneten Klassifizierungen der obersten Ebene entsprechen einstufigen Klassifizierungen.

Untergeordnete Classifications: Als untergeordnete Classification gilt jede Classification, der eine andere Classification anstelle der Variablen übergeordnet ist. Untergeordnete Classifications enthalten zusätzliche Informationen über ihre übergeordnete Classification. Beispielsweise könnte einer Kampagnen-Classification eine Kampagnenverantwortlichen-Classification untergeordnet sein. Nummerische Classifications fungieren auch als Metriken in Classification-Berichten.

Jede Classification, ob über- oder untergeordnet, stellt eine Datenspalte in der Datendatei dar. Die Spaltenüberschrift für eine untergeordnete Classification nutzt das folgende Namensformat.

<parent_name>^<child_name>

Weitere Informationen zum Datendateiformat finden Sie unter Klassifizierungsdatendateien.

Beispiel:

Obwohl die Dateivorlage für eine mehrstufige Classification komplexer ist, liegt der Vorteil mehrstufiger Classifications darin, dass einzelne Stufen als einzelne Dateien hochgeladen werden können. Dieser Ansatz sorgt für eine Minimierung der Datenmenge, die regelmäßig hochgeladen werden muss (täglich, wöchentlich usw.), indem Daten in Classification-Stufen gruppiert werden, die sich mit der Zeit ändern, im Gegensatz zu solchen, die das nicht tun.