Adobe Experience Platform Query Service har ett användargränssnitt som kan användas för att skriva och köra frågor, visa frågor som har körts tidigare samt få åtkomst till frågor som har sparats av användare i organisationen. Om du vill komma åt användargränssnittet i Adobe Experience Platform väljer du Queries i den vänstra navigeringen. Queries Overview visas.
Översikt overview
Fliken Overview innehåller en smidig startpunkt för arbete med frågor och Distiller-mallar för data. Här har ni tillgång till alla funktioner som behövs för att skriva frågor, utforska datauppsättningar och analysera målgruppsdata, för att säkerställa ett smidigt arbetsflöde för dataanalys och målgruppsinsikter. Använd den här översikten för att lära dig vad du kan uppnå med Data Distiller och identifiera viktiga mätvärden för användningen av frågetjänsten.
Huvudpaneler main-panels
Sidan Overview innehåller flera huvudavsnitt som hjälper dig att komma igång:
Välj Create query om du snabbt vill navigera till frågeredigeraren för att skriva och köra nya frågor.
Välj Learn more om du vill visa detaljerad dokumentation om hur du Write queries ska användas.
Välj Get started i avsnittet Discover Data Distiller om du vill öppna översikten över Data Distiller och lära dig mer om tillgängliga funktioner.
Data Distiller-funktioner data-distiller-capabilities
Avsnittet Data Distiller capabilities innehåller dokumentationslänkar till mer avancerade data-Distiller-funktioner:
Data exploration: Lär dig hur du utforskar, felsöker och verifierar batchimporterade data med SQL.
AI/ML pipelines: Lär dig mer om viktiga koncept bakom de maskininlärningsverktyg du föredrar och hur du skapar anpassade modeller som stöder dina användningsfall för marknadsföring. Denna serie med guider beskriver de steg som krävs för att bygga rörledningar som förbereder data från Experience Platform för att mata anpassade modeller i maskininlärningsmiljön.
SQL insights: Lär dig mer om de viktigaste funktionerna och de steg som krävs för att utveckla en instrumentpanel för insikter från SQL med Data Distiller.
Rekommenderade Distiller-acceleratorer för data recommended-accelerators
Välj en snabblänk för att navigera till relevanta Distiller-instrumentpaneler Templates. Varje accelerator har kraftfulla verktyg och visualiseringar som hjälper er att analysera målgruppsdata, optimera segmenteringen och förbättra strategier för målinriktning.
Advanced audience overlaps: Från den här instrumentpanelen kan du analysera målgruppssnitt mellan flera målgruppssegment för att identifiera värdefulla insikter och optimera segmenteringsstrategier. Ni kan också exportera era insikter för vidare offlineanalys eller rapportering.
Audience comparison: Från den här instrumentpanelen kan du jämföra och kontrastera nyckeltal sida vid sida för att analysera två målgrupper i detalj. Dessa insikter hjälper er att förstå målgruppens storlek, tillväxt och andra viktiga resultatindikatorer, så att ni kan förfina segmenteringen och optimera målgruppsstrategier med datadrivna beslut.
Audience trends: Använd kontrollpanelen Audience trends för att visualisera hur era målgrupper utvecklas över tid genom nyckelmått som målgruppstillväxt, identitetsantal och enskilda identitetsprofiler. Spåra trender för att hitta värdefulla insikter om målgruppernas beteende, så att ni kan förfina segmenteringen, öka engagemanget och optimera målgruppsstrategier för mer effektiva kampanjer. Spåra målgruppsmått över tid för att övervaka förändringar i målgruppsstorlek, identitetstillväxt och övergripande engagemang.
Audience identity overlaps: Använd kontrollpanelen Överlappning av publikidentitet för att analysera identitetsöverlappningar inom valda målgrupper. Visualiseringar och tabelldata ger insikter för att optimera identitetssammanfogning, minska redundansen och förbättra segmenteringen. Dessa insikter möjliggör effektivare målgruppsanpassning, förbättrad personalisering och smidigare kundinteraktioner.
Data Distiller-exempel data-distiller-examples
Välj ett kort för att öppna dokumentationsguider och exempel som hjälper dig att få ut det mesta av Data Distiller:
Decile-based derived datasets: Lär dig hur du skapar dekorbaserade härledda datauppsättningar för segmentering och målgruppsskapande i Adobe Experience Platform. Med hjälp av ett lojalitetsscenario för flygbolag omfattar det schemadesign, decimalberäkningar och frågeexempel för rankning och sammanställning av data.
Customer lifetime value: Lär dig att spåra och visualisera kundlivstidsvärde med Real-Time CDP och anpassade instrumentpaneler. Använd dessa insikter för att utveckla strategier för att förvärva nya kunder, behålla befintliga kunder och maximera vinstmarginalerna.
Propensity score: Lär dig hur du fastställer benägenhetspoäng med hjälp av maskininlärningsmodeller. Den här guiden beskriver hur du skickar data för utbildning, tillämpar utbildade modeller med SQL och förutser sannolikheten för kundinköp.
Consent analysis: Lär dig hur du analyserar och spårar kundens samtycke med Real-Time CDP, Query Service och Data Distiller. Den här guiden beskriver hur du bygger upp kontrollpaneler för samtycke, finjusterar segmentering, håller koll på trender och ser till att de följs, vilket hjälper dig att skapa förtroende och leverera personaliserade upplevelser.
Fuzzy match: Lär dig hur du utför en 'luddig' matchning på dina Experience Platform-data för att hitta ungefärliga matchningar och analysera strängens likhet mellan datauppsättningar. Följ den här guiden för att spara tid och göra dina data mer tillgängliga. Exemplet visar hur man kan matcha hotellrumsattribut mellan två data från resebyråer, och visa hur man effektivt kan matcha, jämföra och stämma av stora, komplexa datauppsättningar för att få en konsekvent och korrekt hantering.
Nyckeltal key-metrics
I avsnittet med nyckelmätvärden visas visualiseringar av viktiga data som hjälper dig att övervaka användningen av frågetjänsten. För varje diagram kan du markera ellipsen (...) i det övre högra hörnet följt av View more om du vill visa ett tabellformat för resultaten eller hämta data som en CSV-fil om du vill visa dem i ett kalkylblad. Mer information finns i Visa mer guide.
Ange ett datumfilter set-date-filter
Om du vill använda ett globalt datumfilter för dessa visualiseringar väljer du filterikonen (
) och justera datumintervallet i dialogrutan Filters. Använd det här filtret om du vill anpassa de visade mätvärdena för en viss tidsram och göra analysen mer relevant.
Distiller batch queries distiller-batch-queries
Diagrammet Distiller batch queries innehåller en beskrivning av frågeaktivitet per dag, som visar antalet bearbetade CTAS- och ITAS-frågor (interaktiva och schemalagda). Diagrammet markerar mönster, t.ex. taggar i interaktiva frågor på vissa dagar och sällan använda schemalagda frågor. Använd dessa insikter för att optimera prestanda genom att identifiera toppaktivitetsperioder, förfina schemaläggningsstrategier och balansera frågekörning för att förbättra arbetsflödets effektivitet och resursutnyttjande.
Compute hours consumed compute-hours-consumed
Diagrammet Compute hours consumed innehåller en daglig visualisering av beräkningstimmar som används för att bearbeta åtgärder i frågetjänsten. Använd dessa timtrender för att övervaka resursförbrukningen, identifiera perioder med hög efterfrågan och optimera frågekörningen för att säkerställa effektiv resursallokering och prestanda.
Data exploratory queries
Diagrammet Data exploratory queries visar antalet SELECT-frågor som bearbetats på begäran varje dag. Den här visualiseringen visar aktivitetstrender för frågor, t.ex. ökning av användningen på vissa dagar, så att du lättare kan förstå när datautforskandet är som mest aktivt. Använd dessa insikter för att övervaka användningsmönster för frågor, balansera arbetsbelastningar och optimera resursallokeringen för analyser av data. Denna analys säkerställer en effektivare användning av frågetjänsten och förbättrad planering av perioder med hög efterfrågan.
Frågeredigeraren
Använd Frågeredigeraren för att skriva och köra frågor utan att använda en extern klient. Välj Create Query om du vill öppna frågeredigeraren och skapa en ny fråga. Du kan även komma åt frågeredigeraren genom att välja en fråga på flikarna Log eller Templates. Om du väljer en fråga som har körts eller sparats tidigare, öppnas Frågeredigeraren och SQL:en för den valda frågan visas.
När du skriver i frågeredigeraren fyller redigeraren automatiskt i SQL-reserverade ord, tabeller och fältnamn i tabeller. När du är klar med frågan väljer du uppspelningsikonen (
) för att köra frågan. Fliken Console nedanför redigeraren visar vad frågetjänsten gör för tillfället och anger när en fråga har returnerats. Fliken Result, bredvid Console, visar frågeresultaten. Mer information om hur du använder Frågeredigeraren finns i Frågeredigeringsguiden.
Schemalagda frågor scheduled-queries
Frågor som redan har sparats som en mall kan schemaläggas för att köras med en vanlig stängsel. När du schemalägger en fråga kan du välja körningsfrekvens, start- och slutdatum, veckodag som den schemalagda frågan körs samt vilken datamängd som frågan ska exporteras till. Frågescheman ställs in med Frågeredigeraren.
När en fråga har schemalagts visas den i listan med schemalagda frågor på fliken Scheduled Queries. Du hittar fullständig information om frågan, körningar, skapare och tidsinställningar genom att välja en schemalagd fråga i listan.
Kolumn
Beskrivning
Name
Namnfältet är antingen mallnamnet eller de första tecknen i SQL-frågan. Alla frågor som skapas via gränssnittet med Frågeredigeraren får i början ett namn. Om frågan skapades med API:t är namnet på frågan ett fragment av det SQL-uttryck som användes för att skapa frågan.
Template
Frågans mallnamn. Välj ett mallnamn för att gå till Frågeredigeraren. Frågemallen visas i Frågeredigeraren. Om det inte finns något mallnamn markeras raden med ett bindestreck och det går inte att omdirigera till Frågeredigeraren för att visa frågan.
SQL
Ett fragment av SQL-frågan.
Run frequency
Den här kolumnen anger vid vilken tidpunkt frågan ska köras. De tillgängliga värdena är Run once och Scheduled. Frågor kan filtreras utifrån deras körningsfrekvens.
Created by
Namnet på den användare som skapade frågan.
Created
Tidsstämpeln när frågan skapades, i UTC-format.
Last run timestamp
Den senaste tidsstämpeln när frågan kördes. Den här kolumnen visar om en fråga har körts enligt det aktuella schemat.
Last run status
Status för den senaste frågekörningen. De tre statusvärdena är: successfulfailed eller in progress.
På fliken Templates visas frågor som sparats av användare i din organisation. Det är praktiskt att tänka på dessa som frågeprojekt, eftersom frågor som sparas här fortfarande kan vara under uppbyggnad. Frågor som visas på fliken Templates visas också som körningsfrågor på fliken Log om de tidigare har körts av Query Service.
Kolumn
Beskrivning
Name
Namnfältet är antingen frågenamnet som skapats av användaren eller de första tecknen i SQL-frågan. Alla frågor som skapas via gränssnittet med Frågeredigeraren får i början ett namn. Om frågan skapades via API är namnet på frågan ett fragment av det SQL-uttryck som användes för att skapa frågan. Du kan välja frågenamnet för att öppna frågan i Frågeredigeraren. Du kan också använda sökfältet för att söka efter Name i en fråga. Sökningar är skiftlägeskänsliga.
SQL
De första tecknen i SQL-frågan. Om du placerar pekaren över koden visas hela frågan.
Modified by
Den sista användaren som ändrade frågan. Alla användare i organisationen som har tillgång till frågetjänsten kan ändra frågor.
Last modified
Datum och tid för den senaste ändringen av frågan, i webbläsarens tidszon.
Mer information om mallar i plattformsgränssnittet finns i frågemallarna .
Logg log
Fliken Log innehåller en lista med frågor som tidigare har körts. Som standard listas frågorna i loggen i omvänd kronologi.
Kolumn
Beskrivning
Name
Frågenamnet som består av de första tecknen i SQL-frågan. Välj mallnamnet för att öppna vyn Query log details för den körningen. Du kan använda sökfältet för att söka efter namnet på en fråga. Sökningar är skiftlägeskänsliga.
Start time
Tiden då frågan kördes.
Complete time
Den tidpunkt då frågan kördes.
Status
Frågans aktuella status.
Dataset
Den indatamängd som används av frågan. Välj den datauppsättning som du vill gå till informationsskärmen för indatauppsättningar.
Client
Klienten som används för frågan.
Created by
Namnet på den person som skapade frågan.
Välj pennikonen (
) från valfri rad i frågeloggen för att navigera till frågeredigeraren. Frågan är ifylld i förväg för smidig redigering.
Mer information om loggfilerna som genereras automatiskt av en frågetaghändelse finns i frågeloggsdokumentationen.
Referenser
Fliken Credentials visar både dina utgångsdatum och ej utgångsdatum. Mer information om hur du använder dessa autentiseringsuppgifter för att ansluta till externa klienter finns i handboken för autentiseringsuppgifter.
Nästa steg
Nu när du är bekant med användargränssnittet för frågetjänsten på Platform kan du komma åt Frågeredigeraren och börja skapa egna frågeprojekt som du kan dela med andra användare i organisationen. Mer information om hur du redigerar och kör frågor i Frågeredigeraren finns i Användarhandboken för Frågeredigeraren.
