派生属性
派生属性功能提供了一种便利的方法，让您能够根据数据湖中提供的其他信息生成所选属性。 这些属性可以随时刷新，并可以选择发布到您的Real-Time Customer Profile数据。 派生属性满足构建复杂属性（如十分位数、百分位数和四分位数）的需求，而不是构建简单属性（如最大值、计数和平均值）的需求。 这些属性可以专门为单个用户或业务实体计算。 这样，您就可以派生可直接授权给标识符的属性，如电子邮件地址、设备ID和电话号码，还可以派生与该用户或业务配置文件间接关联的属性。
在数据湖上分析数据时，各种用例需要派生属性。 然后，可将此数据标记为在Real-time Customer Profile中使用，并用于下游用例，如创建重点突出的受众。 此功能的一些潜在用例可能包括：
- 根据各渠道的收视率确定最低10%的订阅者。 这将允许营销人员定位特定受众并销售新的订阅者包。
- 根据飞行总里程确定进入飞行人数前10%并具有“飞行员”状态的受众。 此受众可用于有选择地定向新信用卡选件的销售。
- 根据订阅确定客户流失率。
- 识别省或州中收入最高的1%家庭，并提供过去“n”个月离开该集体群体的个人数量指标。
复杂的派生属性
要根据特定维度（类别）的一个或多个量度（例如收入、收视持续时间等）创建排名，需要复杂的派生属性。 当使用派生属性对数据进行排名时，十分位、四分位和百分位数允许具有灵活性和精确性。
十分位数是将一组排名数据拆分为10个相等部分的方法。 当数据被划分为十进制时，为数据集中的每一行分配十进制排名。 这允许数据按降序或升序排序。
十分位数按从低到高的顺序排列数据，并且以1到10的级数进行，其中每个连续数对应于10个百分点的增加。
十分位数桶表示排名组的数量，用于为数据集中的维度（类别）分配排名。 存储段可以是数字或表达式，其计算结果为每个分区的正整数值。 存储桶不能具有null值。
四分位数用于将分布除以4，百分位数除以100。
分析派生属性
查询服务提供了内置功能，例如会话和最近联系等，您可以将这些功能应用于任何时间序列数据来生成与业务相关的派生属性。 您可以选择将这些分析派生属性基于一个或多个标识，并根据需要将数据发布到Real-Time Customer Profile。
此类派生属性的某些潜在用例可能包括：
- 跟踪用户会话期间扫描的缺货产品。
- 跟踪热门量度，例如浏览或购买的产品的大小、颜色或产品类别。
- 跟踪导致产品浏览或购买的平台源。
- 按身份跟踪最近浏览的项目。
- 跟踪量度，例如购物车中的平均商品数、购物车放弃率或平均购买频率。
其他派生属性
您还可以将业务量度计算为派生属性，并将其与简单属性（如邮政编码）或汇总量度（如总计数）结合使用。 例如，基于城市或省份的总计数，或基于业务类别和城市/省份的总计数。
后续步骤和用例
通过阅读本文档，您可以更好地了解查询服务派生属性如何促进复杂用例，以最大限度地提高数据的利用率。 接下来，您应该阅读 基于十分位数的派生属性用例 以了解此功能在现实场景中的应用方式。
