基于十进制的派生数据集用例
派生的数据集有助于分析来自数据湖的数据的复杂用例，这些数据可以与其他下游平台服务结合使用，或发布到您的Real-time Customer Profile数据中。
此示例用例演示了如何创建基于十分位数的派生数据集，以便与实时客户资料数据一起使用。 本指南以航空公司忠诚度方案为例，告知您如何创建使用分类十分位数的数据集，以根据排名属性划分和创建受众。
以下主要概念已说明如下：
- 用于十分位数分段的架构创建。
- 绝对十等分的创建。
- 创建复杂的派生数据集。
- 计算回顾期间的十分位数。
- 一个示例查询，用于演示聚合、排名和添加唯一身份，以允许根据这些十分位数存储桶生成受众。
快速入门
本指南要求您实际了解查询服务🔗中的查询执行以及Adobe Experience Platform的以下组件：
- 实时客户个人资料概述：根据来自多个来源的汇总数据提供统一的实时客户个人资料。
- 架构组合基础：体验数据模型(XDM)架构以及架构组合的构建块、原则和最佳实践简介。
- 如何为Real-time Customer Profile启用架构：本教程概述了将数据添加到Real-time Customer Profile所需的步骤。
- 如何定义自定义数据类型：数据类型用作类或架构字段组中的引用类型字段，并允许一致使用架构中任何位置都可包含的多字段结构。
目标
本文档中给出的示例使用小数位数构建派生的数据集，用于排名来自航空公司忠诚度模式的数据。 通过派生数据集，可基于所选类别的前“n”%确定受众，从而最大限度地提高数据的利用率。
构建基于十分位数的派生数据集
要根据特定维度和相应的量度定义十分位数排名，必须设计架构以允许进行十分位数分段。
本指南使用航空忠诚度数据集演示如何使用查询服务根据不同回顾期间内的飞行英里数构建十分位。
使用查询服务创建小数位数
使用查询服务，您可以创建包含分类十分位数的数据集，然后可以对其进行分段以根据属性排名创建受众。 只要定义了类别并且量度可用，就可以应用以下示例中显示的概念来创建其他十分位存储段数据集。
示例航空公司忠诚度数据使用XDM ExperienceEvents类。 每个活动都是业务交易的记录，包括里程贷记或借记，以及“传单”、“频繁”、“银牌”或“金牌”会员忠诚度状态。 主标识字段为membershipNumber。
示例数据集
此示例的初始航空公司忠诚度数据集为“航空公司忠诚度数据”，并具有以下架构。 请注意，架构的主要标识为_profilefoundationreportingstg.membershipNumber。
示例数据
下表显示了用于此示例的_profilefoundationreportingstg对象中包含的示例数据。 它提供了使用十进制存储桶创建复杂派生数据集的上下文。
_profilefoundationreportingstg，并在文档中后续提及。.membershipNumber.emailAddress.address.transactionDate.transactionType.transactionDetails.mileage.loyaltyStatus生成十进制数据集
在以上所示的航空公司忠诚度数据中，.mileage值包含成员乘坐的每架航班的英里数。 此数据用于在生命周期回顾和各种回顾期间创建飞行英里数的十分位数。 为此，将创建一个数据集，该数据集在每个回顾期间的映射数据类型中包含十分位，并为在membershipNumber下分配的每个回顾期间包含适当的十分位。
创建“航空公司忠诚度十分位数架构”以使用查询服务创建十分位数数据集。
为Real-time Customer Profile启用架构
被摄取到Experience Platform以供实时客户配置文件使用的数据必须符合为配置文件🔗启用的体验数据模型(XDM)架构。 要为配置文件启用架构，它必须实施XDM Individual Profile或XDM ExperienceEvent类。
使用架构注册表API或架构编辑器用户界面，启用架构以便在Real-time Customer Profile中使用。 有关如何为用户档案启用架构的详细说明，请参阅其各自的文档。
接下来，创建一个数据类型以供所有十进制相关的字段组重用。 创建十分位字段组是每个沙盒的一次性步骤。 它也可用于所有十等分相关的架构。
创建身份命名空间并将其标记为主要标识符 identity-namespace
为用于小数位数而创建的任何架构都必须分配主标识。 您可以在Adobe Experience Platform架构UI中定义标识字段，也可以通过架构注册表API定义标识字段。
查询服务还允许您直接通过SQL为临时架构数据集字段设置标识或主标识。 有关详细信息，请参阅有关在临时架构标识中设置辅助标识和主标识的文档。
创建查询以计算回顾期间的十分位数 create-a-query
以下示例演示了用于计算回看时段内十分位数的SQL查询。
可以使用UI中的查询编辑器或通过查询服务API生成模板。
CREATE TABLE AS airline_loyality_decile
{ WITH summed_miles_1 AS (
SELECT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber,
_profilefoundationreportingstg.loyaltyStatus AS loyaltyStatus,
SUM(_profilefoundationreportingstg.mileage) AS totalMiles
FROM airline_loyalty_data
WHERE _profilefoundationreportingstg.transactionDate < (MAKE_DATE(YEAR(CURRENT_DATE), MONTH(CURRENT_DATE), 1) - MAKE_YM_INTERVAL(0, 0))
GROUP BY 1,2
),
summed_miles_3 AS (
SELECT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber,
_profilefoundationreportingstg.loyaltyStatus AS loyaltyStatus,
SUM(_profilefoundationreportingstg.mileage) AS totalMiles
FROM airline_loyalty_data
WHERE _profilefoundationreportingstg.transactionDate < (MAKE_DATE(YEAR(CURRENT_DATE), MONTH(CURRENT_DATE), 1) - MAKE_YM_INTERVAL(0, 1))
GROUP BY 1,2
),
summed_miles_6 AS (
SELECT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber,
_profilefoundationreportingstg.loyaltyStatus AS loyaltyStatus,
SUM(_profilefoundationreportingstg.mileage) AS totalMiles
FROM airline_loyalty_data
WHERE _profilefoundationreportingstg.transactionDate < (MAKE_DATE(YEAR(CURRENT_DATE), MONTH(CURRENT_DATE), 1) - MAKE_YM_INTERVAL(0, 4))
GROUP BY 1,2
),
rankings_1 AS (
SELECT membershipNumber,
loyaltyStatus,
totalMiles,
NTILE(10) OVER (PARTITION BY loyaltyStatus ORDER BY totalMiles DESC) AS decileBucket
FROM summed_miles_1
),
rankings_3 AS (
SELECT membershipNumber,
loyaltyStatus,
totalMiles,
NTILE(10) OVER (PARTITION BY loyaltyStatus ORDER BY totalMiles DESC) AS decileBucket
FROM summed_miles_3
),
rankings_6 AS (
SELECT membershipNumber,
loyaltyStatus,
totalMiles,
NTILE(10) OVER (PARTITION BY loyaltyStatus ORDER BY totalMiles DESC) AS decileBucket
FROM summed_miles_6
),
map_1 AS (
SELECT membershipNumber,
MAP_FROM_ARRAYS(COLLECT_LIST(loyaltyStatus), COLLECT_LIST(decileBucket)) AS decileMonth1
FROM rankings_1
GROUP BY membershipNumber
),
map_3 AS (
SELECT membershipNumber,
MAP_FROM_ARRAYS(COLLECT_LIST(loyaltyStatus), COLLECT_LIST(decileBucket)) AS decileMonth3
FROM rankings_3
GROUP BY membershipNumber
),
map_6 AS (
SELECT membershipNumber,
MAP_FROM_ARRAYS(COLLECT_LIST(loyaltyStatus), COLLECT_LIST(decileBucket)) AS decileMonth6
FROM rankings_6
GROUP BY membershipNumber
),
all_memberships AS (
SELECT DISTINCT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber FROM airline_loyalty_data
)
SELECT STRUCT(
all_memberships.membershipNumber AS membershipNumber,
STRUCT(
map_1.decileMonth1 AS decileMonth1,
map_3.decileMonth3 AS decileMonth3,
map_6.decileMonth6 AS decileMonth6
) AS decilesMileage
) AS _profilefoundationreportingstg
FROM all_memberships
LEFT JOIN map_1 ON (all_memberships.membershipNumber = map_1.membershipNumber)
LEFT JOIN map_3 ON (all_memberships.membershipNumber = map_3.membershipNumber)
LEFT JOIN map_6 ON (all_memberships.membershipNumber = map_6.membershipNumber)
}
查询审核
下面将更详细地检查示例查询的各个部分。
回顾时段
十分位数数据类型包含1、3、6、9、12和生命周期回溯的存储桶。 该查询使用回顾周期1、3和6个月，因此每个部分将包含一些“重复”查询，以便为每个回顾周期创建临时表。
decileMonthAll下执行所有十进制类排名。聚合
使用公用表表达式(CTE)，在创建十分位数存储桶之前将里程汇总在一起。 这会提供特定回顾期间的总英里数。 CTE暂时存在，只能在较大的查询范围内使用。
summed_miles_1 AS (
SELECT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber,
_profilefoundationreportingstg.loyaltyStatus AS loyaltyStatus,
SUM(_profilefoundationreportingstg.mileage) AS totalMiles
FROM airline_loyalty_data
WHERE _profilefoundationreportingstg.transactionDate < (MAKE_DATE(YEAR(CURRENT_DATE), MONTH(CURRENT_DATE), 1) - MAKE_YM_INTERVAL(0, 0))
GROUP BY 1,2
)
该块在模板（summed_miles_3和summed_miles_6）中重复了两次，并且更改了日期计算，以便生成其他回顾期间的数据。
请务必注意查询的标识、维度和量度列（分别为membershipNumber、loyaltyStatus和totalMiles）。
排名
十分位数允许您执行分类分段。 要创建排名号，NTILE函数与按loyaltyStatus字段分组的WINDOW中的10参数一起使用。 这会导致排名从1到10。 将WINDOW的ORDER BY子句设置为DESC以确保为维度中的 greatest 度量指定排名值1。
rankings_1 AS (
SELECT membershipNumber,
loyaltyStatus,
totalMiles,
NTILE(10) OVER (PARTITION BY loyaltyStatus ORDER BY totalMiles DESC) AS decileBucket
FROM summed_miles_1
)
映射聚合
对于多个回顾期间，您需要使用MAP_FROM_ARRAYS和COLLECT_LIST函数提前创建十进制分段映射。 在示例代码片段中，MAP_FROM_ARRAYS使用一对键(loyaltyStatus)和值(decileBucket)数组创建映射。 COLLECT_LIST返回一个数组，该数组具有指定列中的所有值。
map_1 AS (
SELECT membershipNumber,
MAP_FROM_ARRAYS(COLLECT_LIST(loyaltyStatus), COLLECT_LIST(decileBucket)) AS decileMonth1
FROM rankings_1
GROUP BY membershipNumber
)
唯一标识符
创建所有成员资格的唯一列表需要唯一标识列表(membershipNumber)。
all_memberships AS (
SELECT DISTINCT _profilefoundationreportingstg.membershipNumber AS membershipNumber FROM airline_loyalty_data
)
membershipNumber的聚合。拼合所有临时数据
最后一步是将所有临时数据拼合到与字段组中的十进制数结构相同的表单中。
SELECT STRUCT(
all_memberships.membershipNumber AS membershipNumber,
STRUCT(
map_1.decileMonth1 AS decileMonth1,
map_3.decileMonth3 AS decileMonth3,
map_6.decileMonth6 AS decileMonth6
) AS decilesMileage
) AS _profilefoundationreportingstg
FROM all_memberships
LEFT JOIN map_1 ON (all_memberships.membershipNumber = map_1.membershipNumber)
LEFT JOIN map_3 ON (all_memberships.membershipNumber = map_3.membershipNumber)
LEFT JOIN map_6 ON (all_memberships.membershipNumber = map_6.membershipNumber)
如果只有生命周期数据可用，则您的查询将显示如下：
SELECT STRUCT(
rankings.membershipNumber AS membershipNumber,
STRUCT(
MAP_FROM_ARRAYS(COLLECT_LIST(loyaltyStatus), COLLECT_LIST(decileBucket)) AS decileMonthAll
) AS decilesMileage
) AS _profilefoundationreportingstg
FROM rankings
GROUP BY rankings.membershipNumber
由于使用了十进制数，因此查询结果中可确保排名数和百分位数之间的相关性。 每个排名相当于10%，因此根据前30%确定受众只需针对第1、2和3级。
运行查询模板
运行查询以填充十分位数数据集。 您还可以将查询另存为模板，并安排其以节奏运行。 另存为模板时，还可以更新查询以使用引用table_exists命令的创建和插入模式。 有关如何使用table_exists命令的详细信息，请参阅SQL语法指南。
后续步骤
以上提供的示例用例重点说明了使基于十分位数的派生数据集在实时客户档案中可用的步骤。 借助此功能，分段服务能够通过用户界面或RESTful API基于这些十分位数存储桶生成受众。 有关如何创建、评估和访问区段的信息，请参阅分段服务概述。