协调数据集概述

Mix Modeler中的数据性质因数据源而异。 数据可以是:

  • 聚合或摘要数据,例如从围墙花园数据源收集的数据,或通过运行广告牌营销活动、事件或物理广告营销活动收集的离线广告数据(如支出),
  • 事件数据,例如来自第一方数据源的事件数据。 此事件数据可以是通过Adobe Analytics源连接器从Adobe Analytics收集的数据,也可以是通过Experience Platform Web或Mobile SDK或Edge Network API收集的数据,或使用源连接器引入的数据。

Mix Modeler的协调服务将聚合和事件数据吸收到一致的数据视图中。 此数据视图与内部和外部因素数据相结合,是Mix Modeler中模型的源。 该服务在不同数据集上使用最高的粒度。 例如,如果一个数据集的粒度为每月,而其余数据集的粒度为每周和每日,则协调服务使用每月粒度创建一个数据视图。

因素

因素对于模型构建至关重要,您想要了解哪些因素会对业务产生整体影响。 因素可能与营销数据无关。

  • 内部因素特定于您的组织,可能会影响您的转化。 例如,您的销售季节、促销活动等。

  • 外部因素是组织无法控制的因素,但仍会影响您实现的转化。 例如CPI、标普500等。

统一数据的示例

假设您有以下数据集可用于Mix Modeler。

数据集1

包含YouTube中的营销工作数据集,并将聚合数据集的粒度设置为每天。

日期
日期类型
渠道
Campaign
品牌
地域
点击次数
支出
12-31-2021
YouTube
Y_Fall_02
BrandX
US
10000
100
01-01-2022
YouTube
Y_Fall_02
BrandX
US
1000
10
01-03-2022
YouTube
Y_Fall_01
BrandY
CA
10000
100
01-04-2022
YouTube
Y_Summer_01
CA
9000
80

数据集2

包含来自Facebook的营销工作数据集,其聚合数据的粒度设置为每周。

日期
日期类型
渠道
Campaign
地域
点击次数
支出
01-01-2022
Facebook
FB_Fall_01
US
8000
100
01-08-2022
Facebook
FB_Fall_02
US
1000
10
01-08-2022
Facebook
FB_Fall_01
US
7000
100
01-16-2022
Facebook
FB_Summer_01
CA
10000
80

数据集3

转化数据集,其聚合数据集的粒度设置为每天。

日期
日期类型
地域
目标
收入
01-01-2022
US
时尚
200
01-08-2022
US
时尚
10
01-08-2022
US
珠宝
1100
01-16-2022
CA
珠宝
80

数据集4

客户提供的示例体验事件数据集(Web SDK事件)。

时间戳
身份标识命名空间
身份ID
渠道
点击次数
01-01-2022 00:01:01.000
ECID
64fd46ff-8c63-43b4-85a7-92b953113ba0
CSE
1
01-01-2022 00:01:01.000
ECID
64fd46ff-8c63-43b4-85a7-92b953113ba0
CSE
1
01-08-2022 00:01:01.000
ECID
2ca2a16e-caf0-4fa9-9a8b-9774b39547c4
CSE
1
01-08-2022 00:01:01.000
ECID
5ce99bfb-e44a-40d9-b8cd-c5408bda7cdc
CSE
1

您要构建协调的数据集,并将粒度设置为每周。 将事件数据聚合到周粒度,并将其添加到协调的数据集。 结果是:

协调的数据集

日期
日期类型
渠道
Campaign
品牌
地域
目标
点击次数
支出
收入
12-27-2021
YouTube
Y_Fall_02
BrandX
US
11000
110
01-03-2022
YouTube
Y_Fall_01
BrandY
CA
10000
100
01-03-2022
YouTube
Y_Summer_01
CA
9000
80
01-01-2022
Facebook
FB_Fall_01
US
8000
100
01-08-2022
Facebook
FB_Fall_02
US
1000
10
01-08-2022
Facebook
FB_Fall_01
US
7000
100
01-16-2022
Facebook
FB_Summer_01
CA
10000
80
12-27-2021
US
时尚
200
01-03-2022
US
时尚
10
01-03-2022
US
珠宝
1100
01-10-2022
CA
珠宝
80
01-01-2022
CSE
2
01-08-2022
CSE
2

设置统一数据

要像在简化的示例中一样构建协调的数据集,您必须执行以下步骤:

  1. 定义要在现有的全球统一字段之外使用的其他统一字段
  2. 设置数据集规则以将聚合或体验事件数据集的字段映射到协调的字段。
  3. 使用您定义的标准和附加协调字段定义营销接触点
  4. 使用您定义的标准和附加协调字段定义转化

查看协调的数据

要查看您的协调数据,请在Mix Modeler界面中执行以下操作:

  1. 从左边栏中选择 DataSearch Harmonized datasets

  2. 从顶部栏中选择​ Harmonized data。 系统将根据您定义的字段、数据集规则、营销接触点和转化显示协调数据的简述。

    1. 要重新定义重新提取协调数据所依据的期间,请输入​ Date range ​的日期范围或使用 日历 选择数据范围。

    2. 要修改“协调”数据表中显示的协调字段列,请使用 设置 打开​ Column settings ​对话框。

      1. 从​ AVAILABLE COLUMNS ​中选择 SelectBox 一个或多个列,并使用 右V形 将这些列添加到​ SELECTED COLUMNS

      2. 从​ SELECTED COLUMNS ​中选择 SelectBox 一个或多个列,并使用 左V形 删除所选列并将这些列返回给​ AVAILABLE COLUMNS

      3. 从​ DEFAULT SORT ​中选择一列并在​ Ascending ​或​ Descending ​之间切换。

      4. 要更改列的显示顺序,您可以通过拖放来上下移动​ SELECTED COLUMNS ​中的列。

    3. 选择​ Submit ​以提交列设置更改。 选择​ Close ​以取消所做的任何更改。

  3. 如果有更多页面可用,请使用​_x _​ ​Page x ​上的 向左箭头 向右箭头 在页面之间移动。

  4. 您可以选择下载协调的数据。

    1. 选择 下载 [测试版]{class="badge informative"}。
    2. 在弹出窗口中,选择 AddCircle Create
    3. 输入​ Report name,例如Test Report
    4. 选择 FileCSV Report

    标题基于您提供的报表名称以及当前日期和时间(例如Test Report_2025_04_23_9-5-18.csv)的CSV报表将下载到您的默认下载文件夹。

最佳实践

当您构建协调的数据集时,请应用以下最佳实践。

架构

  • 避免数据类型不匹配。 当摄取数据集的记录中字段的数据类型不符合基础架构中为该字段配置的数据类型时,会发生不匹配情况。
  • 避免架构类型不正确。 当您尝试使用与特定类型的数据的架构不匹配的数据集来摄取该数据时,会出现不正确的架构类型。 例如,您尝试使用外部因子数据集摄取摘要数据。

数据映射

  • 确保您已经为每个事件数据集正确设置了身份。

数据质量

  • 确保对需要加盖时间戳的数据集中的所有记录使用一致的日期格式和时间格式。
  • 确保对汇总或汇总数据集中的记录使用相同的粒度(日或周)。

计算数据

  • 避免在数据集中出现重复行。
  • 确保您上传的每个数据集都特定于唯一的渠道和转化类型。 跨多个数据集的重复接触点或转化会影响模型输出和质量。
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