Data Workbench 용어집

경고: Data Workbench에서 지표가 지정된 기간 내의 정의된 임계값에 도달할 때 자동으로 트리거되는 메시지 또는 보고서입니다. 예를 들어, 24시간 동안의 페이지 보기 수가 지정된 수량을 초과하거나 미만인 경우 이메일을 전송하는 경고를 만들 수 있습니다.

분석가: 분석, 보고서 정의 또는 Data Workbench를 사용하는 개인입니다.

아키텍트: 분석 및 보고를 위해 데이터를 캡처, 처리 및 구성하는 방법을 결정하는 개인입니다. 일반적으로 이 사용자는 애널리스트가 사용할 수 있도록 Adobe® Platform을 구성하는 데 상당한 전문성을 갖추고 있습니다.

막대그래프: 두 개 이상의 항목 간의 비교를 보여 주는 다양한 크기의 사각형 막대를 사용하는 그래프의 형식입니다.

벤치마크: 다른 사람을 측정하거나 판단할 수 있는 참조 지점으로 사용되는 측정 또는 표준입니다. Data Workbench에서 벤치마크에서는 선택 항목(선택한 하위 집합)과 선택 사항이 수행되지 않을 경우 표시할 값 간의 비교를 보여 줍니다.

카디널리티: 집합에 있는 요소의 수입니다. Adobe 데이터 차원의 요소 수를 차원의 카디널리티라고 합니다.

체크포인트: Adobe 데이터 집합 사본이 백업 또는 복구를 위해 작성된 시간입니다. 체크포인트 작업 중에 기록되는 데이터 집합도 의미합니다.

카이 제곱: 관찰된 편차가 예상되는 이벤트 또는 우연하게 발생하는 결과에 의한 것인지의 확률을 판단하는 통계 테스트입니다. Data Workbench에서, 카이 제곱이 가까울 수록 100%에 근접하며, 이는 우연에 의한 편차의 가능성이 더 작습니다.

클릭스트림: 웹 사이트를 검색하는 동안 사용자가 요청하는 페이지 시퀀스를 나타내는 비공식 용어입니다. 클릭스트림 정보를 통해 사이트 소유자는 방문자가 사이트를 사용하는 방법과 가장 자주 요청하는 페이지를 파악할 수 있습니다. 사이트 소유자는 해당 사이트의 방문자 클릭스트림을 캡처할 수 있지만, 이러한 요청은 웹 서버 외부에서 로깅되므로 사이트 외부의 클릭 스트림을 캡처할 수 없습니다(타사 쿠키 또는 페이지 태그를 사용하는 경우 제외).

색상 범례: 선택한 지표에 대한 색상 램프를 표시하는 Data Workbench의 범례입니다. 색상 범례는 다양한 지표별로 시각화의 색상 코딩을 활성화합니다. 색상 코딩 시각화 기능을 사용하면 예외 항목, 예외 사항 및 트렌드를 손쉽게 파악할 수 있습니다.

색상 램프: 색상 범례에서 지표에 대해 가능한 값 범위를 나타내는 데 사용되는 색상 범위입니다. 시각화에 색상 범례가 적용되면 시각화의 그래픽 요소(예: 막대그래프의 막대)는 색상 램프로 표현되는 값에 따라 색상으로 구분됩니다.

공통 키: 두 테이블 형식의 데이터 집합에서 행 간의 관계를 형성하는 일반적인 변수입니다. 예를 들어, 제품 ID는 쿼리 문자열 변수 테이블과 재고 관리 시스템의 제품 데이터 테이블 간의 공통 키로 기능할 수 있습니다.

신뢰도 구간: 비율이나 트렌드의 포함 확률이 저장된 값의 범위입니다. 80%(p-value = 0.20), 95%(p-value = 0.05) 및 99%(p-value = 0.01) 신뢰도 구간은 가장 일반적으로 사용되는 구간입니다. (소스: https://www.nci.nih.gov/statistics/glossary)

신뢰도 수준: 설문 조사 결과의 샘플링 오류가 지정된 범위 내에 포함될 가능성(예: 기준 오류 1개가 68% 가능성이고 기준 오류 2개가 95.4% 가능성)입니다. (소스: https://www.magazine.org/research/3410.cfm)

전환 맵: Data Workbench에서 전환 지표의 값에 따라 x축에 요소가 표시되는 시각화 유형입니다.

전환율: Data Workbench에서 값 이벤트가 발생한 세션의 백분율입니다. 전환율은 값 이벤트가 발생한 세션 수를 총 세션 수로 나누어 계산됩니다.

상관 관계: 두 임의 변수 간의 선형 관계의 강도에 대한 숫자 측정입니다. 위 또는 아래로 함께 이동하는 트렌드가 있는 변수는 양의 상관관계를 가지는 반면 반대 방향으로 이동하는 트렌드이 있는 변수는 음의 상관관계를 갖습니다. 상관 계수도 참조하십시오.

상관 계수: 두 임의 변수 간의 선형 관계의 강도를 나타내는 숫자 값입니다. 상관관계도 참조하십시오.

가산 차원: 차원에 포함된 요소의 수를 정확하게 계산할 수 있는 차원입니다. 가산 차원에는 계산 가능, 숫자, 단순, 다대다 및 비정상 유형의 하위 차원이 있을 수 있습니다.

교차 행 변환: Data Workbench 서버에서, 방문자에 대한 여러 이벤트 레코드(다른 시간에 수행)의 데이터를 계산에 포함할 수 있도록 하는 데이터 변환입니다.

교차 탭: Data Workbench에서는 두 차원의 교차점과 연관된 지표를 표시하는 표 형식의 시각화입니다.

큐브: 데이터 차원으로 정렬된 다차원 데이터 구조 또는 데이터 셀 그룹입니다. 예를 들어, 스프레드시트는 행과 열로 구성된 데이터가 포함된 2차원 배열입니다. 스프레드시트에서 각 행 또는 열은 차원입니다. 3차원 배열은 3차원 배열이 큐브의 측면을 형성하는 큐브로 시각화할 수 있습니다. 여기에는 해당 면과 평행한 슬라이스가 포함됩니다. 고차원 배열에는 물리적 메타데이터가 없지만 사용자가 엔터프라이즈에 대해 생각하는 방식으로 데이터를 구성하는 데 사용할 수 있습니다. 하이퍼큐브, 다차원 배열 또는 다차원 데이터베이스라고도 합니다.

대시보드: 상호 작용을 하기 위해서가 아닌 보기 위해 생성되는 작업 공간입니다. 대시보드는 하나 이상의 비즈니스 목표를 감독하고 있는 특정 관리자 또는 운영자에게 적합한 주요 성과 지표를 표시하여 "한 눈에 파악할 수 있는" 상태를 제공합니다. 작업 공간도 참조하십시오.

데이터 마이닝: 상관 관계 및 기타 통계 관계의 형태로 통찰력을 찾기 위한 노력의 일환으로 수학 절차 모음을 기록 비즈니스 데이터에 적용하는 비안내식 또는 대화식 애플리케이션입니다.

데이터 하위 집합: 사용자가 온라인 또는 오프라인 분석에서 사용할 데이터 집합 하위 집합을 쉽게 선택할 수 있는 기능입니다. (데이터 하위 집합은 필터를 기반으로 데이터 집합에 속하는 부분입니다.)

Data Warehouse: 조직의 의사 결정을 지원하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. Data Warehouse은 일반적으로 신속한 온라인 쿼리 및 관리 요약으로 구성된 대량의 시간 중심적이고 시간 변형적인 비휘발성 데이터를 포함합니다.

데이터 처리 단위(DPU): Adobe 데이터 집합에서 데이터를 처리, 저장 및 제공하는 Data Workbench 서버 유형입니다. DPU는 선택적으로 데이터 집합이 구성되는 소스 데이터가 포함된 VSL 로그 파일을 저장하거나 Data Workbench 서버 FSU(파일 서버 유닛)에서 해당 데이터를 수신할 수 있습니다. DPU는 Data Workbench 및 Report® 클라이언트가 직접 상호 작용하는 Data Workbench 서버 유형입니다.

데이터 집합: Data Workbench 서버에 의해 로드되고 처리되는 데이터입니다. 데이터 집합은 분석, 보고 및 경고 목적으로 Data Workbench 또는 보고로 전송할 수 있는 데이터를 나타냅니다. 실제로 데이터 집합은 temp.db 파일에 있습니다. 각 Data Workbench 서버 컴퓨터(또는 Data Workbench 서버 클러스터)는 하나의 데이터 집합을 유지 관리합니다.

데이터 집합 데이터: 생성되어 Data Workbench 서버 데이터 집합에 저장되는 데이터입니다. 여기에는 데이터 집합에 허용되거나 데이터 집합에 생성된 이벤트 데이터 및 통합 데이터가 포함됩니다. 또한, 해당 데이터 집합을 정의하는 구성 파일에 의해 결정된 데이터에서 파생된 정보도 포함합니다. 데이터 집합 데이터는 동일하거나 다른 구성 파일을 사용하여 이벤트 및 통합 데이터를 재처리하여 다시 만들 수 있습니다. (구성 파일은 Adobe 프로필의 일부로 관리되는 시스템 파일입니다.)

데이터 집합 레코드: 모든 필터링 및 기타 처리가 수행된 후 Adobe 데이터 집합에 허용되는 이벤트 데이터 레코드입니다. 처리된 로그 항목이라고도 합니다.

데이터 집합 스키마: 현재 선택한 프로필을 지원하는 데이터 집합의 스키마를 표시하는 Data Workbench의 시각화입니다.

데이터 집합 저장소 공간: Adobe 데이터 집합에 입력되거나 생성된 데이터의 양(바이트)입니다. 이 데이터는 Data Workbench 서버 컴퓨터의 Temp.db라는 파일에 있는 데이터 집합에 의해 저장됩니다. Temp.db의 데이터는 일시적이며 해당 구성 파일과 함께 소스 데이터(예: 이벤트 데이터 및 통합 데이터)를 재처리하여 다시 생성할 수 있습니다.

디코더: 다양한 소스에서 이벤트 데이터를 읽고 데이터 집합을 생성하는 Data Workbench 서버의 구성 요소입니다. 디코더의 출력은 Data Workbench 서버의 "로그 처리" 기능에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 디코더 유형에는 센서 디코더(다양한 버전의 센서에서 데이터 로딩), 정규 표현식 디코더(구분된 플랫 파일에서 데이터 로딩) 및 ODBC 디코더(ODBC 데이터 소스의 데이터 로딩)가 있습니다.

차원: 사용자가 인식하는 유형과 유사한 요소의 집합니다. 이러한 요소는 데이터를 그룹화하는 카테고리 집합을 정의합니다. 예를 들어 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일, 토요일 및 일요일은 "요일" 차원을 구성합니다.

차원 요소: 차원 내의 개별 카테고리입니다. 예를 들어 "요일" 차원은 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일, 토요일 및 일요일의 개별 요소를 포함합니다.

차원 범례: Data Workbench에서 데이터 집합에 정의되어 있거나 여기에서 파생된 차원을 나열하는 범례가 있습니다. 시각화에서 선택한 경우, 차원 범례는 벤치마크와 값이 통계적으로 유의한 양만큼 차이가 있는 차원을 식별합니다.

드릴 업-다운: 사용자가 최대한 요약 수준(업)부터 최대한 세부적인 수준(다운) 사이의 데이터 수준을 탐색하는 특정 분석 기법입니다. 예를 들어, 북미 판매 데이터를 볼 때 지역 차원의 드릴다운 작업을 통해 캐나다, 미국 및 멕시코를 표시할 수 있습니다. 캐나다에서 추가적인 드릴다운을 수행하면 토론토, 밴쿠버, 몬트리올 등이 표시될 수 있습니다.

이벤트 데이터: Data Workbench 서버에 대한 기본 입력을 구성하는 센서나 기타 방법(예: 웹 서버 로그 파일)에 의해 수집된 데이터입니다. 각 이벤트 데이터 레코드는 트랜잭션 레코드 또는 이벤트의 단일 인스턴스를 나타냅니다.

확장 차원: 확장 데이터를 기반으로 하는 차원입니다. 확장 데이터는 유효한 이벤트 데이터 레코드를 구성하는 데 최소한으로 필요한 데이터 이외의 데이터입니다. 확장 데이터는 원래 이벤트가 캡처될 때 이벤트 데이터 레코드에 추가하거나 다른 소스에서 통합하여 이벤트 데이터 레코드에 통합 데이터로 추가할 수 있습니다. 이러한 추가 데이터를 기반으로 하는 모든 차원은 "확장"으로 간주됩니다.

파일 서버 유닛(FSU): 하나 이상의 센서 또는 반복 서버에서 이벤트 데이터를 수신하고 Adobe 데이터 집합을 구성하는 데 사용하기 위해 하나 이상의 Data Workbench 서버 DPU(데이터 처리 유닛)에 데이터를 제공하는 기능만을 가진 Data Workbench 서버 유형입니다. FSU는 이벤트 데이터를 DPU로 전송하도록 최적화하며 일반 파일 서버보다 속도가 훨씬 빠릅니다. FSU를 사용하면 로그 데이터가 저가의 스토리지 하드웨어에 저장되도록 함으로써 하드웨어 비용을 줄이고 여러 센서가 단일 Data Workbench 서버를 가리키도록 함으로써 관리 복잡성을 줄입니다.

증분 쿼리 평가: Data Workbench 서버가 전체 모집단의 예상 무작위 샘플을 기반으로 사용자에게 즉시 쿼리 결과를 제공하는 특허를 획득한 프로세스입니다. 이 프로세스에서는 모든 데이터가 고려되고 정확한 카운트가 획득될 때까지 추가 데이터를 고려하여 서버가 쿼리의 정확도를 점진적으로 낮춥니다.

통합 데이터: 통합 데이터는 데이터 집합을 만들기 위해 이벤트 데이터와 결합할 수 있는 기업 데이터베이스 또는 조회 파일의 외부 데이터입니다. 일반적으로, 통합 데이터를 사용하여 센서에서 획득한 이벤트 데이터를 증가시킵니다. (개념적으로, 통합 데이터를 사용하여 이벤트 데이터 레코드를 추가 정보 열로 채울 수 있습니다.)

범례: 작업 공간에 표시되는 시각화에 대한 자세한 설명을 제공하는 Data Workbench의 창입니다. 범례 유형에는 색상 범례, 차원 범례 및 지표 범례가 포함됩니다. Data Workbench의 모든 창처럼 범례 창을 생성하여 보고서로 배포할 수 있습니다.

선 그래프: 그래프의 x축에 연속적인 점으로 지정된 차원에 대한 지표를 그래프로 구성한 다음 해당 포인트를 라인과 연결하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다. 선 그래프는 시간 기반 차원에서 지표를 시각화하는 특히 효과적인 방법입니다.

로그 항목 조건: 이벤트 데이터 레코드(로그 항목)를 데이터 집합에 포함할지 여부를 결정하는 조건입니다. 예를 들어, 로그 항목 조건에서는 특정 웹 사이트와 연관된 이벤트 데이터 레코드만 데이터 집합에 허용되도록 지정할 수 있습니다. 로그 항목 조건은 Data Workbench 서버의 로그 처리 구성 파일에 지정됩니다.

다대다 차원: Adobe Platform에서 상위 계산 가능한 차원과 다대다 관계가 있는 차원입니다. 다대다 차원은 상위 차원의 각 요소에 대한 값 집합을 나타냅니다. 예를 들어, 사이트에서 검색 구문 차원은 상위 항목, 세션 차원(즉, 세션은 검색 구문을 수에 관계없이 가질 수 있고 검색 구문은 세션 수를 가질 수 있음)과 다대다 관계를 갖습니다.

마스크: 애널리스트가 분석에 포함하지 않으려는 요소를 일시적으로 숨길 수 있도록 해 주는 Data Workbench의 기능입니다.

평균: 숫자 집합의 산술 평균입니다. 데이터의 합계를 샘플 크기로 나눈 값입니다.

중간값: 샘플, 모집단 또는 확률 분포의 가장 높은 절반과 가장 낮은 절반 구분하는 숫자입니다. 모집단의 절반이 중앙값보다 작거나 같은 값을 갖게 되며, 모집단의 절반은 중간값보다 크거나 같은 값을 갖게 됩니다.

지표: Adobe에서 데이터 집합에 있는 데이터에서 양적 값을 계산하는 방법을 설명하는 이름이 지정되는 공식입니다. 예를 들어, 사이트에서 "방문자당 세션 수" 지표는 세션 수를 방문자 수로 나누는 공식을 나타냅니다.

지표 범례: 활성 프로필에 의해 정의된 지표를 표시하는 Data Workbench의 창입니다. 지표 범례는 데이터 집합 또는 현재 선택 영역에서 계산된 각 지표의 값을 표시합니다(작업 공간에서 선택 사항이 활성 상태인 경우, 지표 범례는 전체 데이터 집합 대신 선택한 하위 집합에 대한 값을 표시합니다.) Data Workbench의 모든 창처럼 지표 범례가 보고서로 생성 및 배포될 수 있습니다.

지표 워크시트: 애널리스트가 데이터 집합에 대한 자체 지표를 정의할 수 있는 Data Workbench의 창입니다. 지표 워크시트는 스프레드시트와 유사합니다. Data Workbench 수식 구문을 사용하여 애널리스트는 데이터 집합에서 추출하려는 수량 값을 설명하는 표현식을 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 애널리스트는 특정 도메인에서 페이지를 본 방문자의 비율을 표시하는 지표를 정의할 수 있습니다. 일반 지표와 마찬가지로, 작업 공간에서 선택 사항이 활성 상태일 때 지표 워크시트의 공식은 선택한 하위 집합에서 작동합니다. Data Workbench의 모든 창처럼 지표 워크시트를 생성하여 보고서로 배포할 수 있습니다.

새 방문자 조건: Data Workbench 서버에 이벤트 데이터 레코드가 표시될 때 새 추적 ID가 생성되는지 여부를 결정하는 조건입니다.

노드: 하나 이상의 개별 항목을 단일 논리 엔터티로 그룹화합니다. 구성 파일(.cfg)에서 노드는 관련 매개 변수를 포함하는 항목입니다. 매개 변수 및 벡터도 참조하십시오. Data Workbench에서 프로세스 맵의 노드는 단일 페이지 또는 정의된 페이지 그룹을 나타냅니다.

숫자 차원: Adobe Platform에서 순차적인 숫자 값이 있으며 상위의 가산 차원과 일대다 관계에 있는 차원입니다. 일반적으로 숫자 차원은 상위 차원 요소의 숫자 속성을 나타냅니다. 숫자 차원이 "합계" 지표를 정의하는 데 사용되는 경우도 많습니다.

일대다 관계: 한 차원의 단일 요소가 다른 차원의 하나 이상의 요소와 관련되거나 관련될 수 있는 두 데이터 차원 간의 관계입니다.

서수: 연속적인 숫자 순서이거나 이를 나타냅니다. (출처: https://wordnet.princeton.edu/perl/webwn?s=ordinal) 차원이 Data Workbench에서 정형적으로 정렬되면 차원의 요소가 내부적으로 표시되는 순서로 표시됩니다.

이상값: 데이터 집합에서 값이 분포의 다른 값에서 너무 많이 제거되어 있을 경우 우연의 임의 조합으로 인한 결과가 될 수 없습니다.

페이지 오버레이: 지정된 지표에 따라 웹 페이지의 이미지에 있는 링크를 색상으로 표시하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다. 페이지 오버레이 시각화를 사용하여 방문자의 관심을 유도하고 사이트의 다른 페이지로 안내하는 페이지의 링크를 빠르게 식별할 수 있습니다. 페이지의 다양한 링크가 사이트에 대해 생성하는 "값"(값 이벤트별로 측정됨)을 이해할 수도 있습니다.

페이지 보기 조건: 이벤트 레코드를 콘텐츠 유형 또는 실제 콘텐츠에 따라 페이지 보기 수로 포함하거나 제외할 수 있는 Data Workbench 서버 변환의 옵션입니다. 예를 들어, 이 옵션을 사용하여 실패한 HTTP 요청과 관련된 이벤트 레코드(예: 404 상태 코드를 생성한 요청)나 특정 콘텐츠 유형(예: 이미지 요청)을 반환하는 요청을 제외할 수 있습니다. HTTP 이벤트 레코드가 페이지 보기 조건 옵션으로 필터링되지 않으면 해당 이벤트 레코드는 데이터 집합에 있는 페이지 보기를 나타냅니다.

경로 브라우저 시각화: 애널리스트가 방문자 세션 또는 방문자 세션에서 이벤트의 시퀀스(페이지 보기 수 등)를 대화식으로 탐색할 수 있는 Data Workbench의 시각화 유형입니다.

주 서버: Data Workbench 서버 클러스터에서 클라이언트(Data Workbench 및 보고서 등)와 클러스터의 다른 서버 간의 통신을 매개하는 Data Workbench 서버입니다. 기본 서버는 클러스터의 관리 중심으로도 작동합니다. Data Workbench 서버의 프로필 동기화 기능을 사용하면 관리자가 기본 서버에서 수행하는 변경 사항이 자동으로 클러스터의 다른 서버로 전파됩니다. 기본 서버는 Data Workbench 서버 DPU입니다.

프로세스 맵: 애널리스트가 웹 사이트의 페이지 또는 노드 간 트래픽 흐름을 이해할 수 있도록 하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다. 프로세스 맵은 특정 페이지(페이지를 본 세션 수 등)에 대한 정보를 나타내며 페이지 또는 노드 간의 트래픽 볼륨도 보여 줍니다.

처리 서버: Data Workbench 서버 클러스터에서 기본 서버의 구성 정보에 의해 제어되는 Data Workbench 서버입니다. 처리 서버는 이벤트 데이터를 데이터 집합에 처리하고 Data Workbench 및 보고서와 같은 클라이언트의 질의에 응답합니다. 쿼리에 응답할 때 처리 서버는 클러스터 내의 서버 간에 쿼리를 수행하기 위한 작업을 나눕니다("파티션"). 다른 서버가 쿼리의 일부를 완료하면 처리 서버는 해당 결과를 결합하고("파티션 제거") 결합 결과를 클라이언트에 반환합니다.

프로필: 특정 분석 목적으로 데이터 집합을 만드는 규칙을 포함하는 구성 파일 집합입니다. 또한, 프로필은 애널리스트가 데이터 집합과 상호 작용하여 정보를 얻을 수 있는 지표, 파생 차원, 작업 공간, 보고서, 시각화 및 범례 등의 문서를 정의합니다. 프로필은 일반적으로 웹 사이트에 대해 구조화하거나(www.mysite.com의 프로필에서와 같이) 특정 사용자 유형에 맞게 조정할 수 있습니다("마케팅" 사용자 프로필 또는 "재무" 사용자 프로필).

프로필 관리자: 관리자나 다른 사용자가 프로필과 연관된 구성 파일을 관리할 수 있도록 하는 Data Workbench의 대화형 관리 도구입니다.

정규 표현식: 특정 구문 규칙에 따라 문자열 집합을 설명하거나 일치하는 수식입니다. 정규 표현식(regexp, regex 또는 regxp로 약칭되는 경우가 많음)은 특정 패턴을 기반으로 텍스트 본문을 검색하고 조작하는 데 사용됩니다. 정규 표현식 표기법은 초기 Unix 편집기에서 비롯되었으며 vi 및 Perl과 같은 다른 Unix 유틸리티에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 최근에는 많은 텍스트 편집기, 스크립팅 언어 및 기타 텍스트 조작 도구에서 일반 표현식을 지원합니다. Data Workbench 서버에는 정규 표현식 엔진이 포함되어 있습니다.

보존 맵: 보존 지표 값에 따라 x축에 있는 요소를 그래프로 표시하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다.

산포도: 그래프의 점으로 양방향 데이터를 나타내는 Data Workbench의 시각화 유형입니다. 산포도는 그래프로 작성되는 각 요소에 대해 두 개의 데이터 조각을 가지고 있습니다. 예를 들어, 10개 페이지 집합에 대한 전환율 및 방문자 지표의 산포도 플롯에서 10개의 분리된 점을 만들게 됩니다.

선택: 애널리스트가 보고 또는 분석용으로 검색되고 표시되는 데이터 집합을 제한할 수 있는 Data Workbench의 기능입니다. 하나 이상의 차원에 표시되는 요소를 클릭하여 Data Workbench 내에서 상호 작용 방식으로 선택할 수 있습니다(마우스 왼쪽 버튼을 클릭하면 요소가 선택되고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 요소가 선택 취소됨). 특정 차원의 특정 요소를 선택하는 필터를 정의하여 선택할 수도 있습니다.

단순 차원: Adobe Platform에서 상위 가산 차원과 일대다 관계가 있는 차원입니다. 예를 들어 방문자 레퍼러는 상위가 계산 가능한 차원인 방문자를 갖는 단순 차원입니다. 방문자에게는 방문자 레퍼러가 하나만 있습니다. 그러나 방문자 레퍼러는 여러 명의 방문자를 가질 수 있습니다(즉, 한 명의 방문자 레퍼러가 여러 방문자와 관련될 수 있음).

평활: 상대적으로 희박한 데이터 점 간에 보다 유의미한 트렌드 라인을 표현하는 데 사용되는 선 그래프의 여러 점 간에 곡선에 대한 수학적인 추측입니다.

소스: Data Workbench 서버에서 데이터 집합을 만드는 데 사용할 수 있는 이벤트 데이터가 포함된 리소스입니다. Adobe 디코더는 Data Workbench 서버에서 사용하기 위해 디코딩할 이벤트 데이터의 소스를 찾습니다.

소스 데이터: Data Workbench 서버에서 디코더 중 하나에 입력된 데이터입니다. 소스 데이터는 센서 디코더(다양한 버전의 센서에서 소스 데이터를 로드함), 정규 표현식 디코더(구분된 파일의 소스 데이터를 로드함) 및 ODBC 데이터 소스의 소스 데이터를 로드하는 ODBC 디코더에 입력할 수 있습니다.

표 그래프: 데이터를 테이블 형식으로 표시하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다. 표 그래프의 지표 값은 숫자로 표현하거나 막대 형식으로 나타낼 수 있습니다.

시계열: 시간 경과에 따라 주어진 속성 또는 값이 변경되는 방법을 보여 주는 그래프입니다.

추적 ID: Adobe 데이터 집합에서 분석 중인 기본 개체를 고유하게 구분하는 식별자입니다. 추적 ID는 웹 클라이언트 쿠키의 고유 ID, IP 번호 및 사용자 에이전트 해시 또는 x.509 이름의 여러 소스에서 생성할 수 있습니다. 이러한 ID가 추적 ID에 대한 일반적인 소스이지만 데이터 집합에서 방문자 차원을 채우는 개체를 고유하게 식별할 수 있는 모든 값을 사용할 수 있습니다.

변환: 일부 수학 연산을 사용하여 변수 값을 변경하는 방법입니다. 예를 들어, Data Workbench 서버에서 애널리스트는 분할 변환을 사용하여 쿼리 문자열의 이름-값 쌍을 개별 변수로 나눌 수 있습니다.

2차원 막대그래프: 3차원 그래픽 보기에서 두 개의 차원과 최대 두 개의 지표를 동시에 표시하는 Data Workbench의 시각화 유형입니다.

값 범례: 애널리스트가 선택한 이벤트와 통화 값을 연결하고 해당 통화 값이 데이터 집합에 있는 선택한 이벤트의 모든 인스턴스에 대해 합산될 때 결과를 볼 수 있도록 하는 Data Workbench의 창입니다.

방문자: 이벤트를 생성한 엔터티를 식별하는 데이터 집합의 차원입니다. 방문자 차원의 각 멤버는 고유한 추적 ID로 식별됩니다. 예를 들어, 사이트에서 추적 ID는 일반적으로 클라이언트의 쿠키 내에 있는 고유 ID에서 파생됩니다. 통화에서 추적 ID는 발신자의 전화 번호일 수 있습니다.

방문자 레퍼러: Adobe 데이터 집합의 시간 범위 내 방문자에 대한 첫 번째 HTTP 레퍼러입니다.

방문자 분할: 대량의 이벤트 데이터를 가진 방문자를 두 추적 ID 간에 분할할 수 있도록 하는 Data Workbench 서버의 기능입니다. 방문자 분할은 방문자가 방문자당 구성된 최대 이벤트 수(올바른 시스템 성능을 위해 설정된 매개 변수)를 초과할 때 데이터 집합에서 이벤트 데이터가 필터링되지 않도록 하는 데 사용됩니다. 방문자 분할 시 데이터 집합에 방문자 수가 인위적으로 증가하더라도, 총 이벤트 레코드 수가 부풀려지지 않으므로 계산 가능한 이벤트(예: 페이지 보기 수, 예약)의 총 수는 정확하게 유지됩니다.

VSL: 로그 파일입니다. Data Workbench 서버가 센서에서 받은 이벤트 데이터를 저장하는 파일 유형입니다. VSL 파일은 압축되지만 데이터 변환 기능을 사용하여 압축되지 않은 양식으로 출력할 수 있습니다. VSL은 로그 파일의 파일 확장자입니다.

What-If 분석: 해당 변수에 대한 변경 사항이 모델의 다른 데이터에 미치는 영향을 관찰하여 데이터 모델의 특정 변수 변경의 결과를 이해하는 데 사용되는 분석 유형입니다.

작업 공간: Data Workbench에서 작업 공간은 특정 분석 및 시각화 작업의 컨테이너입니다. 작업 공간에는 여러 가지 시각화가 포함될 수 있습니다. 이러한 모든 시각화는 일반적인 데이터 집합(즉, 작업 공간의 모든 시각화는 동일한 쿼리 결과 세트를 렌더링합니다)에 대해 작동합니다. 애널리스트가 하나의 시각화에서 하위 설정 또는 필터링 작업을 수행하면 선택한 하위 집합과 전체 작업 공간에 반영됩니다.

Worktop: 모든 작업 공간 및 보고서를 구성하고 액세스할 수 있는 Data Workbench 사용자 인터페이스 내의 "홈" 영역입니다. 또한, 새 작업 공간과 업데이트된 보고서를 만들어 Data Workbench 서버에 저장하여 동일한 프로필을 사용하는 다른 사람도 이러한 작업 공간에 액세스할 수 있도록 합니다.

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