イベント タイプ チャネル このドキュメントのすべての完全なサンプルは、ダウンロード可能なzipファイルの形式で入手できます。zipファイルには、サンプルの入力テーブルを作成するSQLスクリプト ファイルが含まれています。https://docs.teradata.com/ でこのドキュメントを参照している場合は、左側のサイドバーの添付ファイル
からzipファイルをダウンロードできます。
この例では、属性の重みを以下のイベントとチャネルに割り当てるモデルを使用します。
イベントのタイプ
チャネル
変換
SocialNetwork、PaidSearch
含まれません
Email
オプション
Direct、Referral、OrganicSearch
入力
InputTable1: attribution_sample_table1user_id
イベント
time_stamp
1
impression
2001-09-27 23:00:01
1
impression
2001-09-27 23:00:05
1
Email
2001-09-27 23:00:15
2
impression
2001-09-27 23:00:31
2
impression
2001-09-27 23:00:51
InputTable2: attribution_sample_table2user_id
event
time_stamp
1
impression
2001-09-27 23:00:19
1
SocialNetwork
2001-09-27 23:00:20
1
Direct
2001-09-27 23:00:21
1
Referral
2001-09-27 23:00:22
1
PaidSearch
2001-09-27 23:00:23
2
impression
2001-09-27 23:00:29
2
impression
2001-09-27 23:00:31
2
impression
2001-09-27 23:00:33
2
impression
2001-09-27 23:00:36
2
impression
2001-09-27 23:00:38
ConversionEventTable: conversion_event_tableconversion_events
PaidSearch
SocialNetwork
ExcludedEventTable: excluding_event_tableexcluding_events
Email
OptionalEventTable: optional_event_tableoptional_events
Direct
OrganicSearch
Referral
次の2つのモデル テーブルは、それぞれ行と秒単位の分散モデルを適用します。
FirstModelTable: model1_tableid
model
0
SEGMENT_ROWS
1
3:0.5:EXPONENTIAL:0.5,SECOND
2
4:0.3:WEIGHTED:0.4,0.3,0.2,0.1
3
3:0.2:FIRST_CLICK:NA
SecondModelTable: model2_tableid
model
0
SEGMENT_SECONDS
1
6:0.5:UNIFORM:NA
2
8:0.3:LAST_CLICK:NA
3
6:0.2:FIRST_CLICK:NA
SQL呼び出し SELECT * FROM Attribution (
ON attribution_sample_table1 AS InputTable1
PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp
ON attribution_sample_table2 AS InputTable2
PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp
ON conversion_event_table AS ConversionEventTable DIMENSION
ON excluding_event_table AS ExcludedEventTable DIMENSION
ON optional_event_table AS OptionalEventTable DIMENSION
ON model1_table AS FirstModelTable DIMENSION
ON model2_table AS SecondModelTable DIMENSION
USING
EventColumn ('event')
TimeColumn ('time_stamp')
WindowSize ('rows:10&seconds:20')
) AS dt ORDER BY user_id, time_stamp;
出力
user_id
event
time_stamp
attribution
time_to_conversion
1
impression
2001-09-27 23:00:01
0.285714
-19
1
impression
2001-09-27 23:00:05
0
?
1
impression
2001-09-27 23:00:19
0.714286
-1
1
SocialNetwork
2001-09-27 23:00:20
?
?
1
Direct
2001-09-27 23:00:21
0.5
-2
1
Referral
2001-09-27 23:00:22
0.5
-1
1
PaidSearch
2001-09-27 23:00:23
?
?