activity_counts_metrics 插件

  • 项目

计算每个时间窗口与所有先前的时间窗口进行比较/聚合的实用活动指标。 这些指标包括：总计数值、非重复计数值、新值的非重复计数和聚合非重复计数。 将此插件与 activity_metrics 插件进行比较；在 activity_metrics 插件中，仅将每个时间窗口与其前一个时间窗口进行比较。

语法

T| evaluateactivity_counts_metrics(IdColumn,TimelineColumn,Start,End,Step [,Dimensions])

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
T string ✔ 用于对活动进行计数的表格输入。
IdColumn string ✔ 列的名称，其 ID 值表示用户活动。
TimelineColumn string ✔ 表示时间线的列的名称。
Start datetime ✔ 分析开始时段。
End datetime ✔ 分析结束时段。
步骤 十进制、日期/时间或时间跨度 ✔ 分析窗口时段。 该值也可以是 week、month 或 year 的字符串，在这种情况下，所有时段是 startofweek、startofmonth 或 startofyear。
Dimensions string 零个维度列或多个由逗号分隔的维度列，用于对活动指标计算进行切片。

返回

返回一个表，其中包括每个时间窗口的总计数值、非重复计数值、新值的非重复计数和聚合非重复计数。 如果提供了 Dimensions，则输出表中将包含针对每个维度的另一个列。

下表描述了输出表架构。

列名称 类型 说明
Timestamp 与提供的 TimelineColumn 参数相同 时间窗口开始时间。
count long 时间窗口和 dim 中的总记录数
dcount long 时间窗口和 dim 中的非重复 ID 值
new_dcount long 与之前的所有时间窗口相比，时间窗口和 dim 中的非重复 ID 值。
aggregated_dcount long 从第一个时间窗口到当前时间窗口（含），dim 的聚合非重复 ID 值总和。

示例

每日活动计数

下一个查询为提供的输入表计算每日活动计数。

运行查询

let start=datetime(2017-08-01);
let end=datetime(2017-08-04);
let window=1d;
let T = datatable(UserId:string, Timestamp:datetime)
[
'A', datetime(2017-08-01),
'D', datetime(2017-08-01),
'J', datetime(2017-08-01),
'B', datetime(2017-08-01),
'C', datetime(2017-08-02),
'T', datetime(2017-08-02),
'J', datetime(2017-08-02),
'H', datetime(2017-08-03),
'T', datetime(2017-08-03),
'T', datetime(2017-08-03),
'J', datetime(2017-08-03),
'B', datetime(2017-08-03),
'S', datetime(2017-08-03),
'S', datetime(2017-08-04),
];
 T
 | evaluate activity_counts_metrics(UserId, Timestamp, start, end, window)

输出

Timestamp count dcount new_dcount aggregated_dcount
2017-08-01 00:00:00.0000000 4 4 4 4
2017-08-02 00:00:00.0000000 3 3 2 6
2017-08-03 00:00:00.0000000 6 5 2 8
2017-08-04 00:00:00.0000000 1 1 0 8