ドキュメントCustomer Journey AnalyticsCustomer Journey Analytics ガイド

Customer Journey Analytics BI 拡張機能

Last update: Thu May 23 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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NOTE
次を持っている必要があります： 選択 この節で説明する機能を使用するには、パッケージ以降を使用します。 使用しているCustomer Journey Analyticsパッケージが不明な場合は、管理者に問い合わせてください。

Customer Journey Analytics BI extension を使用すると、Customer Journey Analytics で定義したデータビューへの SQL アクセスが可能になります。データエンジニアやアナリストは、Power BI、Tableau またはその他のビジネスインテリジェンスツールやビジュアライゼーションツール（以降、BI ツールと呼びます）に精通している可能性があります。Customer Journey Analytics ユーザーが Analysis Workspace プロジェクトを作成する際に使用しているものと同じデータビューに基づいて、レポートおよびダッシュボードを作成できるようになりました。

Adobe Experience Platform クエリサービスは、Experience Platform のデータレイクで使用可能なデータへの SQL インターフェイスです。Customer Journey Analytics BI extension を有効にすると、Query Service の機能が拡張され、Customer Journey Analytics データビューを Query Service セッションのテーブルまたはビューとして表示できるようになります。その結果、Query Service を PostgresSQL インターフェイスとして使用するビジネスインテリジェンスツールは、この拡張機能のメリットをシームレスに受けられます。

主なメリットは次のとおりです。

  • BI ツール自体内で Customer Journey Analytics データビューの同等の表示域を再作成する必要はありません。
    参照： データビュー 再作成が必要な項目を理解するためのデータビューの機能に関する詳細情報。
  • BI ツールと Customer Journey Analytics 間のレポートと分析の一貫性が向上します。
  • Customer Journey Analytics データを、BI ツールで既に使用可能な他のデータソースと組み合わせます。

前提条件

この機能を使用するには、次の手順に従う必要があります。

  • 関連する製品プロファイル、ユーザーグループおよび/または個々のユーザーの機能を設定します。 アクセス要件は次のとおりです。

    • Adobe Experience Platform クエリサービス
    • Customer Journey Analyticsのワークスペースプロジェクト
    • 使用する目的の CJA データビュー
    • データビューツールの BI 拡張機能へのアクセス

  • 有効期限のない資格情報の有効期限を使用して、BI ツールをに接続 Customer Journey Analytics BI extension. この 資格情報ガイド 有効期限のある資格情報または有効期限のない資格情報の設定に関する詳細情報を提供します。

詳しくは、Customer Journey Analytics 管理の節にあるアクセス制御を参照してください。

用途

Customer Journey Analytics BI extension 機能を使用するには、SQL を直接使用することも、特定の BI ツールで使用可能なドラッグ＆ドロップエクスペリエンスを使用することもできます。

SQL

この機能は、クエリエディターまたは標準の PostgreSQL コマンドラインインターフェイス（CLI）クライアントを使用して SQL 文で直接使用できます。

クエリ編集者

Adobe Experience Platformで：

  1. 左側のパネルの​ ​データ管理​ ​から「​クエリ​」を選択します。

  2. クエリを作成 ​クエリを作成​ を選択します。

  3. 「」を選択します cja ​データベース​.

  4. クエリを実行するには、SQL ステートメントを入力し、 再生 ボタン （または押す [SHIFT] + [ENTER]）に設定します。

PostgreSQL CLI

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報を検索してコピーします。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. 「」を選択します cja ​データベース​.

    4. コマンド文字列をコピーするには、を使用します。 コピー が含まれる ​ PSQL コマンド​ セクション。

  2. コマンドウィンドウまたはターミナルウィンドウを開きます。

  3. ログインしてクエリの実行を開始するには、ターミナルにコマンド文字列を貼り付けます。

詳しくは、クエリエディター UI ガイドを参照してください。

BI ツール

現在、 Customer Journey Analytics BI extension は、Power BIおよび Tableau に対してのみサポートおよびテストされています。 PSQL インターフェイスを使用するその他の BI ツールも同様に機能する場合がありますが、まだ正式にはサポートされていません。

Power BI

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報の詳細を調べます。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. 「」を選択します cja ​データベース​.

    4. Power BI で必要に応じて コピー を使用して、PostgreSQL 資格情報の各パラメーター（ホスト、ポート、データベース、ユーザー名など）をコピーします。

  2. Power BI の場合：

    1. メインウィンドウで、上部のツールバーから「​データを取得​」を選択します。

    2. 左側のパネルで「その他…」を選択します。

    3. データを取得 ​画面で PostgresSQL を検索し、リストから 「​ PostgreSQL データベース​」を選択します。

    4. ​ PostgreSQL データベース​ ​ダイアログの場合：

      1. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​ホスト​ ​パラメーターを「​サーバー​」テキストフィールドにペーストします。

      2. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​データベース​ ​パラメーターを「​データベース​」テキストフィールドにペーストします。

        ?FLATTEN を​ ​データベース​ ​パラメーターに追加すると、例えば、prod:cja?FLATTEN のように読み込まれます。詳しくは、サードパーティの BI ツールで使用するネストされたデータ構造のフラット化を参照してください。

      3. 次を要求されたら データ接続性 モード、選択 DirectQuery.

      4. ユーザー名 ​と​ パスワード ​の入力を求められます。Experience Platform クエリ資格情報の同等のパラメーターを使用します。

    5. ログインに成功すると、Customer Journey AnalyticsデータビューテーブルがPower BIのに表示されます ​ナビゲーター​.

    6. 使用するデータビューテーブルを選択し、「​読み込み​」を選択します。

    選択した 1 つ以上のテーブルに関連付けられたすべてのディメンションと指標が右側のパネルに表示され、ビジュアライゼーションで使用できるようになります。

    詳しくは、クエリサービスへの Power BI の接続を参照してください。

Tableau

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報の詳細を調べます。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. 「」を選択します cja ​データベース​.

    4. Tableau で必要に応じて コピー を使用して、PostgreSQL 資格情報の各パラメーター（ホスト、ポート、データベース、ユーザー名など）をコピーします。

  2. Tableau の場合：

    1. 左側のパネルの​ ​サーバーへ​ ​から「​その他​」を選択します。

    2. リストから「​ PostgreSQL ​」を選択します。

    3. PostgreSQL ダイアログの場合：

      1. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​ホスト​ ​パラメーターを「​サーバー​」テキストフィールドにペーストします。

      2. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​ポート​ ​パラメーターを「​ポート​」テキストフィールドにペーストします。

      3. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​データベース​ ​パラメーターを「​データベース​」テキストフィールドにペーストします。

        %3FFLATTEN を​ ​データベース​ ​パラメーターに追加すると、例えば、prod:cja%3FFLATTEN のように読み込まれます。詳しくは、サードパーティの BI ツールで使用するネストされたデータ構造のフラット化を参照してください。

      4. ​認証​ ​リストから​ ​ユーザー名とパスワード​ ​を選択します。

      5. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​ユーザー名​ ​パラメーターを「​ユーザー名​」テキストフィールドにペーストします。

      6. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​パスワード​ ​パラメーターを「​パスワード​」テキストフィールドにペーストします。

      7. 「​ログイン​」を選択します。

    4. Customer Journey Analyticsデータビューは、のテーブルとして表示されます。 ​テーブル​ リスト。

    5. 使用するテーブルをキャンバス上でドラッグします。

    これで、データビューテーブルのデータを操作して、レポートとビジュアライゼーションを作成できます。

    詳しくは、クエリサービスへの Tableau の接続を参照してください。

使用可能な様々なツールの概要と詳細情報については、クエリサービスへのクライアントの接続を参照してください。

機能

デフォルトでは、データビューには、わかりやすい名前から生成されたテーブルセーフ名が付けられます。例えば、という名前のデータビューです。 マイ Web データ ビュー というビュー名があります my_web_data_view. データビューの BI ツールで使用する優先名を定義できます。 参照： データ表示設定 を参照してください。

データビュー ID をテーブル名として使用する場合は、接続時にデータベース名にオプションの CJA_USE_IDS 設定を追加できます。例えば、prod:cja?CJA_USE_IDS は、dv_ABC123 のような名前でデータビューを表示します。

データガバナンス

Customer Journey Analytics のデータガバナンス関連の設定は、Adobe Experience Platform から継承されます。Customer Journey Analytics と Adobe Experience Platform のデータガバナンスの統合により、機密性の高い Customer Journey Analytics データのラベル付けとプライバシーポリシーの実施が可能になります。

Experience Platform で使用されるデータセットに関して作成されたプライバシーラベルとポリシーは、 Customer Journey Analytics データビューワークフローで表示できます。したがって、次を使用してデータをクエリします Customer Journey Analytics BI extension 定義されたプライバシーラベルおよびポリシーに準拠していない場合、適切な警告またはエラーを表示します。

データビューのリスト

標準の PostgreSQL CLI では、\dv を使用してビューをリストできます

prod:all=> \dv
                       List of relations
 Schema |                    Name                    | Type |  Owner
--------+--------------------------------------------+------+----------
 public | my_web_data_view                           | view | postgres
 public | my_mobile_data_view                        | view | postgres

ネスト化とフラット化

デフォルトでは、データビューのスキーマは、元の XDM スキーマと同様に、ネストされた構造を使用します。また、この統合では、FLATTEN オプションもサポートされています。このオプションを使用すると、データビュー（およびセッション内の他のテーブル）のスキーマを強制的にフラット化できます。フラット化により、構造化スキーマをサポートしていない BI ツールでも簡単に使用できるようになります。詳しくは、クエリサービスでのネストされたデータ構造の操作を参照してください。

サポートされる SQL

サポートされている SQL のタイプの完全なリファレンスについては、クエリサービス SQL リファレンスを参照してください。

使用可能な SQL の例については、次の表を参照してください。

例
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 7-row-2 8-row-2 9-row-2 10-row-2 layout-auto
パターン 例
スキーマの検出 
SELECT * FROM dv1 WHERE 1=0
ランク付け／分類 
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 filterId = '12345'
GROUP BY dim1

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 AND (dim2 = 'A' OR dim3 IN ('X', 'Y', 'Z'))
GROUP BY dim1
HAVING 句 
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
HAVING m1 > 100
個別、上位の
ディメンション値		 
SELECT DISTINCT dim1 FROM dv1

SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1

SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` >= '2022-01-01' AND `timestamp` < '2022-01-02'
GROUP BY dim1
ORDER BY SUM(metric1)
LIMIT 15
指標の合計値 
SELECT SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
マルチディメンションの
分類
と上位の個別		 
SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1, dim2

SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2

SELECT DISTINCT dim1, dim2
FROM dv1
副選択：
フィルターの追加
件の結果		 
SELECT dim1, m1
FROM (
 SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1
)
WHERE dim1 in ('A', 'B')
副選択：
でのクエリ
データビュー		 
SELECT key, SUM(m1) AS total
FROM (
 SELECT dim1 AS key, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1

 UNION

 SELECT dim2 AS key, SUM(m1) AS m1
 FROM dv2
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim2
GROUP BY key
ORDER BY total
副選択：
階層型ソース、
フィルター、
および集計

サブ選択を使用したレイヤー化：

SELECT rows.dim1, SUM(rows.m1) AS total
FROM (
 SELECT _.dim1,_.m1
 FROM (
 SELECT * FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 ) _
 WHERE _.dim1 in ('A', 'B', 'C')
) rows
GROUP BY 1
ORDER BY total

CTE WITH を使用するレイヤー：

行を（
 _を（
 SELECT * FROM data_ares
 ここで、&#39;timestamp&#39;は'2021-01-01'と'2021-02-01'の間です
 ）
 _.item, _.units FROM _
 _.item が NULL でない場合
）
SELECT rows.item, SUM （rows.units） AS units
FROM 行 WHERE 行.item in （'A', 'B', 'C'）
行ごとにグループ化.item
指標をディメンションの前
に配置するか、ディメンションと
混合する場所を選択します		 
SELECT SUM(metric1) AS m1, dim1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 2

ディメンション

デフォルトで使用可能なディメンションや、データビューで定義されたディメンションを選択できます。ID でディメンションを選択します。

指標

選択できる指標は次のとおりです。

  • デフォルトで使用可能な指標。
  • データビューで定義されます。
  • ユーザーがアクセスできるデータビューと互換性のある計算指標。

他の SQL ソースの場合と同様に、SUM(metric) 式に含まれる ID で指標を選択します。

以下が可能です：

  • SELECT COUNT(*) または COUNT(1) を使用して、発生件数指標を取得する。
  • SELECT COUNT(DISTINCT dimension) または SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension) を使用して、ディメンションの個別概算値をカウントする。の詳細を参照してください。 ユニーク値のカウント.
  • インライン計算 その場で指標を組み合わせたり、計算を行ったりする。

ユニーク値のカウント

Customer Journey Analytics の仕組みの基本的な性質により、正確な個別のカウントを取得できる唯一のディメンションは、adobe_personid ディメンションです。次の SQL 文である SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) または SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) は、個別の人物の数であるデフォルトのユーザー指標の値を返します。その他のディメンションの場合は、おおよその個別のカウントが返されます。

条件付き指標

IF 句または CASE 句を SUM 関数または COUNT 関数に埋め込んで、選択した指標に固有のフィルタリングを追加できます。これらの句を追加することは、Workspace レポートテーブルの指標列にフィルターを適用することと似ています。

例：

SUM(IF(dim1 = 'X' AND dim2 = 'A', metric1, 0)) AS m1

SUM(CASE WHEN dim1 = 'X' AND dim2 = 'A' THEN metric1 END) AS m1

インライン計算

追加の数式を指標の式に適用するには、 SELECT 計算指標で数学を定義する代わりに、 次の表に、サポートされている式の種類を示します。

演算子または関数
詳細
+、-、*、/ および %
加算、減算、乗算、除算、剰余演算
-X または+X
符号または指標の変更（X は指標式）
PI()
π 定数
POSITIVE、NEGATIVE、ABS、FLOOR、CEIL、CEILING、EXP、LN、LOG10、LOG1P、SQRT、CBRT、DEGREES、RADIANS、SIN、COS、TAN、ACOS、ASIN、ATAN、 COSH、SINH および TANH
単項数学関数
MOD, POW, POWER, ROUND, LOG
二項数学関数

特殊な列

タイムスタンプ

timestamp 特殊列は、クエリの日付範囲を指定するために使用されます。日付範囲は、BETWEEN 式または timestamp >、>=、<、<= チェックの AND を組み合わせて定義できます。
timestamp はオプションで、全範囲を指定しない場合は、デフォルトが使用されます。

  • 最小値のみを指定している場合（timestamp > X または timestamp >= X）、範囲は X から現在までです。
  • 最大値のみ指定した場合（timestamp < X または timestamp <= X）、範囲は X から 30 日を引いた値から X の値です。
  • 何も指定されない場合、範囲は現在から今まで–30 日です。

タイムスタンプ範囲は、RankRequest の日付範囲グローバルフィルターに変換されます。
タイムスタンプフィールドを日付/時間関数で使用して、イベントのタイムスタンプを解析または切り捨てることもできます。

日付範囲

daterange 特殊列は timestamp と同様に機能しますが、フィルタリングは全日に制限されます。daterange もオプションで、timestamp と同じ範囲のデフォルトが設定されます。
この daterange フィールドは、イベントの日付を解析または切り捨てるために日付/時間関数でも使用できます。

この daterangeName 次のような名前付き日付範囲を使用して、クエリをフィルタリングするために特別な列を使用できます。 Last Quarter.

NOTE
PowerBI がサポートしていない daterange 1 日未満の指標（時間、30 分、5 分など）。

フィルター ID

filterId 特殊列はオプションで、外部で定義されたフィルターをクエリに適用するために使用されます。外部で定義されたフィルターをクエリに適用することは、Workspace のパネルにフィルターをドラッグすることと似ています。複数のフィルター ID は、AND 演算することで指定できます。

を追加します filterId、以下を使用できます filterName ID の代わりにフィルターの名前を使用するには：

Where 句

この WHERE 句は次の 3 つの手順で処理されます。

  1. からの日付範囲の検索 timestamp, daterange、または daterangeName 特殊なフィールド

  2. 外部で定義されたものを検索 filterIdまたは filterNameをフィルタリングに含めます。

  3. 残りの式をアドホックフィルターに変換します。

この処理は、WHERE 句の最初のレベルの AND を解析することによって行われます。各最上位レベル AND-ed 式は、上記のいずれかに一致する必要があります。 最初のレベルの AND より深い部分や、WHERE 句が最上位レベルで OR を使用している場合は、アドホックフィルターとして処理されます。

ソート順序

デフォルトでは、クエリは最初に選択された指標によって結果を降順に並べ替えます。ORDER BY ... ASC または ORDER BY ... DESC を指定すると、デフォルトの並べ替え順序を上書きできます。ORDER BY を使用する場合は、最初に選択した指標に対して ORDER BY を指定する必要があります。

指標の前に -（マイナス）を使用して順序を入れ替えることもできます。次の 2 つの文の順序は同じになります。

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

一般的な関数のサポート

関数
例
詳細
ギプス包帯
CAST(`timestamp` AS STRING) または
`timestamp`::string
型キャストは現在サポートされていませんが、エラーはスローされません。CAST 関数は無視されます。
タイムスタンプ
WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')
WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして時刻文字列を解析します。
タイムスタンプへ
WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
時刻文字列を WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして解析し、オプションでその時刻文字列の形式を指定します。
日付
WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')
WHERE 句内で使用するために、日付文字列をタイムスタンプとして解析します。
終了日
WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
日付文字列を WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして解析し、オプションでその日付文字列の形式を指定します。

Dimension関数のサポート

以下の関数は、SELECT、WHERE 句または条件付き指標のディメンションで使用できます。

文字列関数

関数
例
詳細
Lower
SELECT LOWER(name) AS lower_name
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。

日時関数

関数
例
詳細
年
SELECT YEAR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
月
SELECT MONTH(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
日
SELECT DAY(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
曜日
SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
年間通算日
SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
週
SELECT WEEK(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
四半期
SELECT QUARTER(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
時間
SELECT HOUR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
分
SELECT MINUTE(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
抽出
SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。この関数の一部では、わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
サポートされる一部は次のとおりです。
- キーワード：YEAR、MONTH、DAYOFMONTH、DAYOFWEEK、DAYOFYEAR、WEEK、QUARTER、HOUR、MINUTE。
- 文字列：'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。
日付（部分）
SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。この関数の一部では、わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
サポートされる文字列部分は次のとおりです。'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。
日付（切り捨て）
SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
サポートされる文字列の精度は次のとおりです。'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。
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