合併事件資料集

當您建立連線時，Customer Journey Analytics會將所有事件資料集合併到單一資料集中。 Customer Journey Analytics會使用此合併事件資料集製作報表（以及設定檔和查詢資料集）。 當您在連線中包含多個事件資料集時：

範例

請參考下列範例。您有兩個事件資料集，各自包含不同資料的不同欄位。

使用這兩個事件資料集建立連線時，且已識別

下列合併資料集用於製作報表。

為了說明結構描述路徑的重要性，請考慮此情境。 在第一個資料集中，string_color是以結構描述路徑_experience.whatever.string_color為基礎，而在結構描述路徑_experience.somethingelse.string_color的第二個資料集中為基礎。 在此案例中，資料是​ 不是 ​合併到結果合併資料集中的一欄。 結果是在合併資料集中是兩個string_color欄。

這個合併事件資料集會用來製作報表。某列是來自哪個資料集並不重要。 Customer Journey Analytics將所有資料視為在相同資料集中。 如果兩個資料集中都出現相符的人員ID，則會將其視為同一個不重複人員。 如果兩個資料集中都出現相符的人員ID，且時間戳記在30分鐘內，則視為相同工作階段的一部分。 結構路徑相同的欄位會合併。

此概念也適用於歸因。某列是來自哪個資料集並不重要；歸因的運作方式與所有事件都來自單一資料集的情形完全相同。以上表為例：

如果您的連線僅包含第一個表格而不含第二個表格，則使用上次接觸歸因的 string_color 維度和 metric_a 量度來提取報表，並顯示：

不過，如果連線中同時包含兩個表格，則歸因會變更，因為這兩個資料集中都有 user_847。第二個資料集屬性中的一列將 metric_a 歸因為「黃色」，其之前為未指定：

跨頻道分析

合併資料集的下一個層級是跨管道分析，也就是根據通用識別碼（人員ID）來合併來自不同管道的資料集。 跨管道分析可藉由拼接功能受益，讓您為資料集的人員ID重設金鑰，讓資料集可正確更新，以順暢地合併多個資料集。 拼接會檢視已驗證和未驗證工作階段的使用者資料，以產生拼接ID。

跨管道分析可讓您回答下列問題：

如需跨管道分析的詳細資訊，請參閱特定使用案例：

如需有關拼接功能的更深入討論，請前往：