activity_counts_metrics 插件

适用于:✅Azure 数据资源管理器

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 | evaluate activity_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 weekmonthyear 的字符串,在这种情况下,所有时段是 startofweekstartofmonthstartofyear
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。

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