Quick Audience接入資料來源後，您就可以將要匯入的資料表格儲存體在計算源，然後在Quick Audience聲明資料表的表結構，執行調度任務，將表中的資料匯入到Quick Audience，準備用於後續的分析、應用。
資料匯入流程
進行ID類型管理，設定Quick Audience支援的使用者ID類型，以及使用者ID參與ID Mapping的策略。
進行使用者屬性管理，構建使用者屬性資訊體系。
配置表結構：
說明Quick Audience對以下各類型資料表的格式要求，請參見資料表要求。
使用者標籤表：使用者標籤表記錄使用者的一系列特徵屬性，用於透視分析、人群篩選等。
配置使用者標籤表結構時，將同時指定哪些標籤攜帶了使用者屬性資訊。
使用者行為表：使用者行為表記錄使用者的瀏覽、加購、收藏、購買等行為。基於使用者行為資料，可以進行人群篩選，還可以產生AIPL模型、偏好類標籤等自訂標籤，AIPL模型可用於AIPL使用者分析、AIPL流轉分析、人群篩選等。
訂單明細表：訂單明細表記錄子訂單粒度的訂單資訊。基於使用者行為資料，可以進行人群篩選，還可以產生RFM模型、偏好類標籤等自訂標籤，RFM模型可用於RFM分析、人群篩選等。
訂單匯總表：訂單匯總表記錄將近N天內的訂單資料按使用者粒度進行匯總而成的資料。匯入的資料可產生RFM模型，RFM模型可用於RFM分析、人群篩選等。
說明您也可以通過API介面匯入以上所有類型的資料表，請向介面人擷取API說明。
各類表產生AIPL/RFM模型、自訂標籤、人群的鏈路如下圖所示。
執行調度任務：
針對已配置的表結構，通過調度任務，手動調度或周期性調度執行資料匯入，同時進行計算整合。
一個匯入任務至少需要調度執行一次，否則Quick Audience側無相應資料；若計算源側資料已更新，請再次調度執行匯入任務，以便在後續的分析中使用最新資料。
匯入時，系統將基於ID進行使用者身份識別（將同一個ID識別為同一個使用者，進行去重），對去重後的使用者賦予一個QAID，這一計算過程稱為ID Mapping。具體計算邏輯，請參見ID Mapping與使用者唯一標識QAID。
說明由於每次調度時都需要對所有資料表涉及的使用者重新進行ID Mapping計算，為了避免頻繁佔用計算資源，建議您將所有資料表的調度建立為同一個任務。
在後續的使用者分析、人群篩選等操作中，QAID將作為使用者的唯一身份標識。不論使用者或人群來自哪個表，均通過其QAID去查詢所有ID類型和標籤、行為等資料，實現跨渠道資料整合，最終構建一個全渠道標籤系統。
FAQ
匯入資料表時有哪些注意事項？
答：在您進行資料表結構配置和調度任務配置時，請注意：
由於資料表在MaxCompute計算源中儲存時名稱均為英文，設定資料表別名能更方便地識別已匯入的表，您可以在資料表別名中加入資料來源、品牌、表類型、用途等資訊。
配置表結構時，請正確選擇ID欄位的類型和當前加密狀態，支援選擇MD5、SHA256、AES、未加密。
其中，若ID欄位已AES加密，則您需要在組織系統配置中輸入密鑰，匯入後系統將對密文進行解密，在使用時將使用原文。
在後續的推送、營銷等使用情境下，某些渠道僅支援特定的ID類型和加密類型。
由於每次調度時都需要對所有資料表涉及的使用者重新進行ID Mapping計算，為了避免頻繁佔用計算資源，建議您將所有資料表的調度建立為同一個任務。
不支援為同一個資料表配置多個資料表結構。不支援將同一個資料表加入多個調度任務。
若一個調度任務顯示為執行成功，代表該任務包含的所有表匯入成功；若顯示執行失敗，請將滑鼠移動到執行失敗上方查看每個表的報錯資訊，整改後單擊
表徵圖手動重試。