Utilizzare i feed di dati per calcolare le metriche comuni

Descrive come calcolare le metriche comuni utilizzando i feed di dati.

NOTE
Gli hit normalmente esclusi da Adobe Analytics sono inclusi nei feed di dati. Utilizza exclude_hit = 0 per rimuovere gli hit esclusi dalle query su dati non elaborati. Anche i dati provenienti da origini dati sono inclusi nei feed di dati. Se desideri escludere le origini dati, escludi tutte le righe con hit_source = 5,7,8,9.

Visualizzazioni pagina

  1. Conteggio del numero di righe in cui si trova un valore post_pagename o post_page_url.

Occorrenze

  1. Conteggio del numero totale di righe.

Visite

  1. Concatena post_visid_high, post_visid_low, visit_num, e visit_start_time_gmt.
  2. Conteggio del numero univoco di valori.
TIP
Le irregolarità di Internet, quelle del sistema o l’utilizzo di ID visitatore personalizzati possono utilizzare raramente gli stessi valori visit_num per visite diverse. Mentre è facoltativo, utilizza visit_start_time_gmt quando si contano le visite per assicurarsi che queste visite siano conteggiate.

Visitatori

Tutti i metodi utilizzati da Adobe per identificare visitatori univoci (ID visitatore personalizzato, servizio ID Experience Cloud, ecc.) sono tutti calcolati in definitiva come valore in post_visid_high e post_visid_low. La concatenazione di queste due colonne può essere utilizzata come standard per identificare i visitatori univoci indipendentemente da come sono stati identificati come visitatori univoci. Se desideri comprendere quale metodo utilizza Adobe per identificare un visitatore univoco, utilizza la colonna post_visid_type.

  1. Concatena post_visid_high e post_visid_low.
  2. Conteggio del numero univoco di valori.

Collegamenti personalizzati, di download o di uscita

  1. Conteggio del numero di righe in cui:

    • post_page_event = 100 per i collegamenti personalizzati
    • post_page_event = 101 per i collegamenti di download
    • post_page_event = 102 per i collegamenti di uscita

Eventi personalizzati

Tutte le metriche sono conteggiate nella colonna post_event_list come numeri interi delimitati da virgole. Utilizza event.tsv per far corrispondere i valori numerici con l’evento desiderato. Ad esempio: post_event_list = 1,200 indica che l’hit contiene un evento di acquisto e un evento personalizzato 1.

  1. Conteggio del numero di volte in cui il valore di ricerca dell’evento viene visualizzato in post_event_list.

Tempo trascorso

Gli hit devono prima essere raggruppati per visita, quindi ordinati in base al numero di hit all’interno della visita.

  1. Concatena post_visid_high, post_visid_low, visit_num, e visit_start_time_gmt.
  2. Ordina per questo valore concatenato, quindi applica un ordinamento secondario per visit_page_num.
  3. Se un hit non è l’ultimo di una visita, sottrai il valore post_cust_hit_time dal valore post_cust_hit_time dell’hit successivo.
  4. Questo numero è la quantità di tempo trascorso (in secondi) per l’hit. I filtri possono essere applicati per evidenziare elementi dimensionali o eventi.

Ordini, unità ed entrate

Se il valore currency di un hit non corrisponde alla valuta di una suite di rapporti, viene convertito utilizzando il tasso di conversione di quel giorno. La colonna post_product_list utilizza il valore della valuta convertita, in modo che tutti gli hit utilizzino la stessa valuta in questa colonna.

  1. Escludi tutte le righe in cui duplicate_purchase = 1.

  2. Includi solo righe in cui event_list contiene l’evento di acquisto.

  3. Analizza la colonna post_product_list per estrarre tutti i dati relativi al prezzo. La colonna post_product_list è formattata come la variabile s.products.

  4. Calcola la metrica desiderata:

    • Conteggio del numero di righe per il calcolo degli ordini
    • Somma il numero di quantity nella stringa di prodotto per calcolare le unità
    • Somma il numero di price nella stringa di prodotto per calcolare le entrate
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