一般的なCommerce テーブル
最終更新日: 2024年7月15日
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Adobe Commerce インスタンスを Adobe Commerce Intelligence に初めて接続すると、Commerce Intelligence では、一部のコマーステーブル(通常は 4~6 個のテーブル)からデータを自動的に複製して、ダッシュボードとレポートの初期セットを設定します。 これは優れた出発点となりますが、ほとんどのストアインスタンスでは、追加のテーブルが数百ではなく数十も生成され、ビジネスのパフォーマンスに関する重要なインサイトが得られます。
以下に、お客様が使用する一般的なテーブルの一部 Commerce Intelligence 示します。 Commerce インスタンスをCommerce Intelligenceに接続した後、Data Warehouseマネージャーを使用して関連するデータフィールドを追跡できます。
テーブル名 | 説明 |
---|---|
catalog_category_entity | catalog_category_entity の表の各行は、特定のカテゴリを示しています。 関連する catalog_category_entity_varchar テーブルと catalog_category_product のマッピングテーブルを使用して、各製品のカテゴリ情報を取得できます。 |
catalog_category_product | catalog_category_product テーブルの各行には、製品とカテゴリの組み合わせが一覧表示されます。 したがって、特定の製品が異なるカテゴリでこのテーブルに複数回存在する可能性があり、特定のカテゴリが異なる製品に関連付けられたこのテーブルに複数回存在する可能性があります。 このテーブルは、catalog_category_entity テーブル(カテゴリレベルの詳細を保持)と catalog_product_entity テーブル(製品レベルの詳細を保持)のインデックスを作成します。 |
catalog_product_entity | catalog_product_entity テーブルの各行は、特定の製品を表します。 これには、その商品がCommerce アカウントと SKU で作成された場合が含まれます。 |
customer_entity | customer_entity の表の各行は、Web サイトに登録されているユーザーを表します。 登録日やメールアドレスなど、顧客レベルの基本的な詳細がこのテーブルに記載されています。 |
quote | quote テーブルの各行は、チェックアウトプロセスで作成された買い物かごを表し、その買い物かごが最終的に注文に変換されたかどうかを示します。 このテーブルの潜在的なサイズにより、Adobeでは、60 日を超える未変換の買い物かごがある場合など、特定の条件を満たした場合に、レコードを定期的に削除することをお勧めします。 |
quote_item | quote_item テーブルの各行は、買い物かごに追加された項目を表し、最終的に買い物かごが注文に変換されたかどうかを示します。 このテーブルの潜在的なサイズにより、Adobeでは、60 日を超える未変換の買い物かごがある場合など、特定の条件を満たした場合に、レコードを定期的に削除することをお勧めします。 |
sales_order | sales_order テーブルの各行は、サイトに対する注文を表します。 このテーブルには、注文の日付、注文を行った顧客、注文合計、割引およびクーポンコードの使用状況など、注文レベルの情報が含まれています。 |
sales_order_address | sales_order_address テーブルの各行には、特定の注文の配送情報と請求情報が含まれます。 sales_order テーブルでは、指定された注文の billing_address_id と shipping_address_id は、sales_order_address テーブルの特定の行(entity_id で識別)を参照します。 |
sales_order_item | sales_order_item テーブルの各行は、特定の順序から特定の項目を識別します。 各行には、製品、購入数量、特定の品目が関連付けられている注文などの詳細が含まれています。 |
関連ドキュメント
Commerce
- Commerce Intelligence ユーザーガイド
- Commerce Intelligence の概要
- 入門
- 管理者
- データ ースの分析
- データアナリスト
- Data Warehouse Manager
- 概要
- 高度な計算列のタイプ
- 構築ディメ Google Ecommerce ション
- 集計列の種類
- レプリケーションメソッドの設定
- データの再チェックの設定
- 指標の操作テーブルの変更
- Data Warehouse ビューの作成と使用
- 計算列のパスの作成/削除
- SQL 計算列の作成/使用
- 計算列の作成
- データと更新情報
- ゲストによる注文
- Commerceでのデータの保存方法
- エンティティ関係図
- 指標でのデータディメンションの管理
- MongoDB データモデリングガイド
- 複製 Google Analytics チャネル
- マッピングテーブルを使用したデータの標準化
- SQL 問合せのレポートへ Commerce Intelligence 変換
- テーブルの関係の理解と評価
- 計算された日付差異の使用
- ダッシュボード全体のフィルタリングの使用
- イベント番号の計算列の使用
- 順次比較の計算列の使用
- Commerceの一般的なテーブル
- SQL Report Builder
- 使用 Cohort Report Builder
- 非日付ベース Cohort Report Builder コホートの使用
- 定性コホート分析の作成
- 特別なフィルター演算子の探索
- 自分のクエリの結果をエクスポート
- [Report Builder] で数式を使用する
- グラフ Google Analytics 作成
- Lifetime Revenue Cohort Analysis の重要性
- Show Top/Bottom 機能を使用したデータの順序付け
- 使用 SQL Report Builder
- 初回購入レポート
- Repeat Order Probability Report の内容について
- SQL Report Builder を使用した指標の監査
- SQL との間の列の違い Data Warehouse Manager
- Data の接続
- SaaS 統合
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- エディターとエディター Database 結果 SQL ついて
- 接続 Adobe Analytics
- 期待 Adobe Analytics データ
- 接続 Facebook Ads
- Expected Facebook Ads data
- 接続 Google Adwords
- Expected Google Adword data
- 監査 Google Adwords データ
- 接続 Google Analytics Warehoused
- 期待 Google Analytics Warehoused データ
- 接続 Google Analytics
- Expected Google Analytics data
- 接続 Google ECommerce
- Expected Google ECommerce data
- 接続 Mixpanel
- Expected Mixpanel data
- Mixpanel でのデータ検証
- 接続 PrestaShop
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- Expected Quickbooks data
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- 接続 Stripe
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- 接続 WooCommerce
- 接続 Zendesk
- Expected Zendesk data
- 分析 Zendesk データ
- 監査 Zendesk データ
- Database Integrations
- キャンペーンの分析
- 顧客 の分析
- ビジネスの業績 の分析
- 予測
- レポートの作成とデータ ースの共有
- データユーザー
- レポート
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- ダッシュボードの作成
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- 別のユーザーからのグラフのインポート
- グラフを完全に削除する
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- ダッシュボード名の変更
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- ダッシュボードへのグラフの追加
- ダッシュボードからのグラフの削除
- ダッシュボード内のグラフのサイズ設定と並べ替え
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