Hologres:finder_funnel

CREATE extension flow_analysis; -- Install the extension.

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>, ...
)

attr_related nasıl çalışır

attr_related parametresi, hangi olayların ilişkili özelliklere sahip olduğunu belirtmek için ikili bit maskesi kullanır.

Örneğin, dört olay (E1, E2, E3, E4) için:

attr_related=3 (ikili 11) olduğunda, E1 ve E2 olayları özellik üzerinden ilişkilendirilir. Her olay için birer tane olmak üzere iki <prop> ifadesi sağlamanız gerekir. E3 ve E4 ilişkilendirilmediğinden bunlar için <prop> ifadesine gerek yoktur.

Takvim günü penceresi

is_relative_window=true olduğunda, pencere takvim günlerine (her gün 00:00:00 ile 23:59:59 arası) bölünür.

is_relative_window=true olduğunda aşağıdaki kısıtlamalar geçerlidir:

<window> değeri 86,400,000 (gün başına milisaniye) sayısının tam katı olmalıdır.

<step_interval> değeri 86400 olmalıdır (bir adım = bir gün).

İlk takvim günü olay zamanından başlar ve aynı günün 23:59:59 zamanında sona erer. Sonraki her gün tam bir takvim günüdür. Ayrıntılı operasyon analizi için günlük huni verilerini gözlemlemek amacıyla bu modu kullanın.

{<highest event reached>, <event reached in step 1>, <event reached in step 2>, ...}

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');

Örnek 1: Özellik ilişkilendirmesi olmadan temel huni

3 günlük bir pencere, 3 günlük adıma bölünmüş, 4 olay izleniyor ve özellik ilişkilendirmesi yok (attr_related=0):

SELECT
    id,
    finder_funnel(
        86400000 * 3,                                           -- 3-day window
        EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT,
        86400,                                                  -- 1-day steps
        3,                                                      -- 3 steps
        4,                                                      -- 4 events
        0,                                                      -- no property association
        '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;

Sonuç:

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

• id=1111, {4,4,3,2}: 1111 numaralı kullanıcı nihayetinde 4 numaralı olaya (Exit) ulaşmıştır. 1. adımda (2 Ocak) 4 numaralı olaya, 2. adımda (3 Ocak) 3 numaralı olaya (Payment), 3. adımda (4 Ocak) ise 2 numaralı olaya (Logon) ulaşmıştır.

• id=2222, {3,3,0,0}: 2222 numaralı kullanıcı 1. adımda 3 numaralı olaya (Payment) ulaşmış, sonrasında ilerleme kaydetmemiştir.

Örnek 2: Özellik ilişkilendirmeli huni

attr_related=3 (ikili 11) ayarlayarak 1 (Registration) ve 2 (Logon) numaralı olayların province özelliği üzerinden ilişkilendirilmesini sağlayın. Bu olaylar arasındaki dönüşüm yalnızca her iki olay da aynı il değerini paylaştığında izlenir.

SELECT
    id,
    finder_funnel(
        86400000 * 3,
        EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT,
        86400,
        3,
        4,
        3,               -- attr_related=3 (binary 11): events 1 and 2 have associated properties
        'Asia/Shanghai',
        FALSE,
        event_time,
        event_time,
        province,        -- prop for event 1 (Registration)
        province,        -- prop for event 2 (Logon)
        event = 'Registration',
        event = 'Logon',
        event = 'Payment',
        event = 'Exit'
    ) AS funnel_res
FROM
    finder_funnel_test_1
GROUP BY
    id;

Sonuç:

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

Sonuçlar, özellik ilişkilendirmesi kısıtlaması uygulandıktan sonra her kullanıcının ulaştığı en yüksek olayı ve adım başına ulaşılan en yüksek olayı göstermektedir.

Örnek 3: funnel_rep ile sonuçları toplama

Kullanıcı başına elde edilen finder_funnel sonuçlarını grup düzeyinde bir görünümde toplamak için funnel_rep işlevini kullanın:

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;

Sonuç:

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

Örnek 4: Takvim günü penceresi

Bu örnekte günlük huni verilerini gözlemlemek için 3 takvim günlük bir pencere (is_relative_window=TRUE) kullanılmıştır.

1. Tabloyu oluşturun ve verileri ekleyin:

   CREATE TABLE finder_funnel_test_3(id INT, event_time TIMESTAMP, event TEXT, province TEXT, city TEXT);
   
   INSERT INTO finder_funnel_test_3 VALUES
   (1111, '2024-01-02 00:00:02', 'Registration', 'Beijing',  'Beijing'),
   (1111, '2024-01-02 00:00:03', 'Logon',        'Beijing',  'Beijing'),
   
   (1111, '2024-01-03 00:00:04', 'Payment',      'Beijing',  'Beijing'),
   
   (1111, '2024-01-05 00:00:01', 'Exit',         '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');

2. Takvim günü penceresiyle sorguyu çalıştırın:

   SELECT
       id,
       finder_funnel(
           86400000 * 3,
           EXTRACT(epoch FROM TIMESTAMP'2024-01-02 00:00:00')::BIGINT,
           86400,
           3,
           4,
           0,
           'Asia/Shanghai',
           TRUE,           -- calendar day mode
           event_time,
           event_time,
           event = 'Registration',
           event = 'Logon',
           event = 'Payment',
           event = 'Exit'
       ) AS funnel_res
   FROM
       finder_funnel_test_3
   GROUP BY
       id;

   Sonuç:

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

   id=1111 için: İlk takvim günü 2024-01-02 00:00:02 zamanından 23:59:59 zamanına kadar sürer. 3 Ocak ve 4 Ocak ikinci ve üçüncü takvim günleridir. 5 Ocak 3 günlük pencerenin dışında kaldığından Exit olayı sayılmaz; 1111 numaralı kullanıcı nihai sonuç olarak 3 numaralı olaya (Payment) ulaşır.