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 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。
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 |