Customer Journey Analyticsの派生フィールドで数学関数を使用して、指標を調整します

このビデオチュートリアルでは、数学関数を使用してCustomer Journey Analyticsで派生フィールドを作成する可能性を説明します。 合計から税金などの不要なコンポーネントを削除して指標を調整し、重複排除、バケット化、アトリビューションなどの排他的なデータビュー機能など、計算指標よりも派生フィールドを使用する利点を理解します。 分析のニーズに合わせてカスタマイズされた指標を柔軟に作成し、データ駆動型の意思決定機能を強化できます。

詳しくは、ドキュメントを参照してください。