<instance_name>!GET_DRIVERS¶

データセットで最も重要なディメンションを見つけ、それらのディメンションからセグメントを構築し、メトリックに最も影響を与えたセグメントを判断します。

GET_DRIVERS は、ディメンションの数が多いデータセットから根本原因を抽出するのに適しています。連続ディメンションも、カテゴリ別ディメンションに前処理することなくサポートされ、結果は否定的な条件を持つディメンションを示すことができます（例: 「region is not North America」）。

このメソッドが返すデータから特定の列を選択する必要がある場合は、 RESULT_SCAN を使用します。

構文¶

<model_name>!GET_DRIVERS(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  LABEL_COLNAME => '<label_colname>',
  METRIC_COLNAME => '<metric_colname>'
);

Copy

INPUT_DATA: テーブル、ビュー、またはクエリへの参照。LABEL_COLNAME および METRIC_COLNAME で指定された列以外は、Top Insightsが考慮するディメンションとして扱われます。数値列は連続ディメンションとして扱われ、文字列とブール値の列はカテゴリディメンションとして扱われます。数値列をカテゴリディメンジョンとして扱うには、文字列にキャストします。
LABEL_COLNAME: INPUT_DATA でコントロールデータ (FALSE) とテストデータ (TRUE) を示すラベルとして指定される、ブール値の列の名前。
METRIC_COLNAME: INPUT_DATA の FLOAT 列の名前。含まれるディメンジョンによって影響を受けた注目値を表します。

出力¶

列	型	説明
CONTRIBUTOR	ARRAY	アルゴリズムからセグメントや洞察を記述する文字列の ARRAY。
METRIC_CONTROL	FLOAT	特定のセグメントの制御期間にあるメトリックの合計値。
METRIC_TEST	FLOAT	特定のセグメントのテスト期間にあるメトリックの合計値。
CONTRIBUTION	FLOAT	メトリックの変化に対するセグメントの絶対的影響度。
RELATIVE_CONTRIBUTION	FLOAT	テストと制御の間のメトリック全体の変化に占めるセグメントの影響の割合。
GROWTH_RATE	FLOAT	セグメント内の制御グループの指標に対する、セグメント内のメトリックの変化の割合。

使用上の注意¶

実行時間は、ディメンションの数とそれらのディメンションのカーディナリティによって変化します。
入力メトリックは、個々の観測値または集計値でなくてはなりません。
25以上の値を持つカテゴリディメンジョンの場合、Top Insightsは、最も影響力のある上位25の値のみを使用してセグメントを作成します。

例¶

例をご参照ください。