Hologres:プロパティ関連付けファネル関数 (finder_funnel)

背景情報

finder_funnel 関数は、プロパティによってイベントを関連付けるために使用できます。たとえば、ゲームシナリオでファネルを設定し、ファネルにゲームへのログイン、ゲームへの参加、ゲームのプレイ、ゲームレベルの決済、ゲームからのログアウトなどのステップが含まれているとします。さらに、各イベントに「国」プロパティを指定します。この場合、このプロパティを関連付け ID として使用して、各ステップでのコンバージョンが同じプロパティ値に基づいて実行されるようにすることができます。ファネルの異なるステップで関連付けに使用されるプロパティは、同じでも異なっていてもかまいません。ただし、関連付けに使用されるプロパティは同じ型である必要があります。

制限事項

Hologres V2.2.32 以降および Hologres V3.0.12 以降のみが finder_funnel 関数をサポートしています。

注意事項

ファネル関数を使用するには、スーパーユーザとして次のステートメントを実行して拡張機能をインストールする必要があります。

CREATE extension flow_analysis; --拡張機能をインストールします。

• 拡張機能はデータベースレベルでインストールされます。各データベースでは、拡張機能を1回だけインストールする必要があります。

• デフォルトでは、拡張機能は public スキーマにロードされます。拡張機能を他のスキーマにロードすることはできません。

finder_funnel (プロパティ関連付けファネル関数)

この関数は、特定のタイムウィンドウ内での各ユーザーのパフォーマンスを計算するために使用され、指定されたイベントディメンションでの関連付け分析をサポートします。

• 関数の構文:

  finder_funnel(window, start_timestamp, step_interval, step_numbers, num_events, attr_related, time_zone, is_relative_window, server_timestamp, client_timestamp, prop1, prop2, ..., check_event1, check_event2...)

• パラメーター

  パラメーター	必須	説明
  window	はい	統計分析のウィンドウ。単位：ミリ秒。
  start_timestamp	はい	分析の開始時刻。TIMESTAMP 型と TIMESTAMPTZ 型がサポートされています。
  step_interval	はい	ステップサイズの期間。コンバージョン計算と分析の粒度です。単位：秒。
  step_numbers	はい	分析する必要があるステップ数。たとえば、step_interval=86400 (1日), step_numbers=7 は、start_timestamp パラメーターで指定された時刻から始まる7日間のファネルデータを示します。
  num_events	はい	分析する必要があるイベントの数。
  attr_related	はい	イベントに関連付けられたプロパティがあるかどうかを示します。パラメーター値は INT 型の数値です。値がバイナリで表されている場合、i 番目の桁が 1 であることは、i+1 番目のイベントに関連付けられたプロパティがあることを示します。ほとんどの場合、attr_related パラメーターは prop パラメーターと一緒に使用する必要があります。入力する必要がある prop 式の数は、バイナリで設定された 1 の数と同じである必要があります。 説明 attr_related パラメーターが 0 に設定されている場合、イベントに関連付けられたプロパティはありません。
  time_zone	はい	入力時間に対応するタイムゾーン。パラメーター値は TEXT 型であり、Asia/Shanghai などの標準タイムゾーン形式を使用する必要があります。is_relative_window パラメーターが true に設定されている場合にのみ、出力結果に影響します。つまり、結果はタイムゾーンに基づいて表示されます。
  is_relative_window	はい	ウィンドウが複数カレンダー日のウィンドウかどうかを示します。デフォルト値は false です。このパラメーターを true に設定すると、他のパラメーターに次の制限が課せられます。 window: パラメーター値は 86,400,000 の整数倍である必要があります。 step_interval: パラメーター値は 86400 である必要があります。これは、1つの観測ステップサイズが1日であることを示します。 説明 カレンダー日とは、毎日の 00:00:00 から 23:59:59 までの期間を指します。最初のカレンダー日は イベント時刻から始まり 23:59:59 に終了し、後続のカレンダー日は終日です。ほとんどの場合、カレンダー日をウィンドウとして使用して毎日のファネルデータを観測し、洗練されたビジネス運用を実装できます。
  server_timestamp	はい	イベントが発生したサーバー時刻。TIMESTAMP 型と TIMESTAMPTZ 型がサポートされています。このパラメーターは、関数が実行されているときにイベントが属するイベントスロットまたはステップを計算するために使用されます。
  client_timestamp	はい	イベントが発生したクライアント時刻。TIMESTAMP 型と TIMESTAMPTZ 型がサポートされています。このパラメーターで指定された時刻のデータ型は、start_timestamp パラメーターで指定された時刻のデータ型と同じである必要があります。このパラメーターは、関数が実行されているときにデータをソートするために使用されます。
  prop	はい	イベントの関連付けられたプロパティ。すべてのプロパティのデータ型は同じである必要があります。そうでない場合、比較を実行できません。
  check_event	はい	分析する必要があるイベントのリスト。window パラメーターで定義された期間内に、特定の条件を満たすイベントは有効なイベントと見なされ、コンバージョン分析に参加します。たとえば、3つのイベントを分析する場合、EventName = 'E0001', EventName = 'E0002', EventName = 'E0003' と入力します。

• 戻り値

  この関数の戻り値は、{<最終的に到達した n 番目のイベント>, <各ステップで最終的に到達した n 番目のイベント>} です。

  説明

  最終的に到達した n 番目のイベントは、すべてのステップの中で最も桁数の多いイベントを示します。

funnel_rep (ファネル結果セット関数)

funnel_rep 関数を使用すると、finder_funnel 関数を使用して計算されたファネル結果を集計できます。詳細については、「ディメンショングループ化ファネル関数 (finder_group_funnel)」をご参照ください。

サンプルデータ

最初にデータを準備するために、次のステートメントを実行する必要があります。

CREATE TABLE finder_funnel_test_1(id INT, event_time TIMESTAMP, event TEXT, province TEXT,city TEXT);

INSERT INTO finder_funnel_test_1 VALUES 
(1111, '2024-01-02 00:00:00', 'Registration', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-02 00:00:01', 'Logon', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-02 00:00:02', 'Payment', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-02 00:00:03', 'Exit', 'Beijing','Beijing'), 

(1111, '2024-01-03 00:00:00', 'Registration', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-03 00:00:01', 'Logon', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-03 00:00:02', 'Payment', 'Beijing','Beijing'), 

(1111, '2024-01-04 00:00:00', 'Registration', 'Beijing','Beijing'), 
(1111, '2024-01-04 00:00:01', 'Logon', 'Beijing','Beijing'), 


(2222, '2024-01-02 00:00:00', 'Registration', 'Zhejiang','Hangzhou'), 
(2222, '2024-01-02 00:00:00', 'Logon', 'Zhejiang','Hangzhou'), 
(2222, '2024-01-02 00:00:01', 'Payment', 'Zhejiang','Hangzhou'), 
(2222, '2024-01-02 00:00:03', 'Payment', 'Zhejiang','Hangzhou');

例

-- クエリウィンドウは3日で、ステップサイズは3で1日ごとに分割され、合計4つのイベントがコンバージョンに参加します。
SELECT
    id,
    finder_funnel (86400000 * 3, EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT, 86400, 3, 4, 0, 'Asia/Shanghai', FALSE, event_time, event_time, event = 'Registration', event = 'Logon', event = 'Payment', event = 'Exit') AS funnel_res
FROM
    finder_funnel_test_1
GROUP BY
    id;

  id  | funnel_res 
------+------------
 2222 | {3,3,0,0}
 1111 | {4,4,3,2}
 (2 rows)

SELECT
    id,
    finder_funnel (86400000 * 3, EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT, 86400, 3, 4, 3, 'Asia/Shanghai', FALSE, event_time, event_time, province, province, event = 'Registration', event = 'Logon', event = 'Payment', event = 'Exit') AS funnel_res
FROM
    finder_funnel_test_1
GROUP BY
    id;

  id  | funnel_res 
------+------------
 2222 | {3,3,0,0}
 1111 | {4,4,3,2}
 (2 rows)

SELECT
    funnel_rep (3, 4, funnel_res)
FROM (
    SELECT
        id,
        finder_funnel (86400000 * 3, EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT, 86400, 3, 4, 3, 'Asia/Shanghai', FALSE, event_time, event_time, province, province, event = 'Registration', event = 'Logon', event = 'Payment', event = 'Exit') AS funnel_res
    FROM
        finder_funnel_test_1
    GROUP BY
        id) a;

                funnel_rep                 
-------------------------------------------
 {"2,2,2,1","2,2,2,1","1,1,1,0","1,1,0,0"}
 (1 row)