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화제×

데이터 워크벤치 용어

경고
데이터 워크벤치에서 지표가 지정된 기간 내에 정의된 임계값에 도달할 때 자동으로 트리거되는 메시지 또는 보고서입니다. 예를 들어 24시간 동안 페이지 보기 수가 지정된 수량보다 많거나 적은 경우 이메일을 전송하는 경고를 만들 수 있습니다.
애널리스트
분석을 수행하거나 보고서를 정의하거나 데이터 워크벤치를 사용하는 개인
건축가
분석 및 보고를 위해 데이터를 캡처, 처리 및 구성하는 방법을 결정하는 개인 이 개인 사용자는 일반적으로 분석가가 사용할 수 있도록 Adobe® 플랫폼을 구성하는 데 상당한 전문 지식을 가지고 있습니다.
막대 그래프
두 개 이상의 항목 간의 비교를 표시하기 위해 다양한 크기의 사각형 막대를 사용하는 그래프 형식입니다.
벤치마크
다른 사람을 측정하거나 평가할 수 있는 참조점으로 사용되는 측정 또는 표준입니다. 데이터 워크벤치에서 벤치마크에서는 선택 항목(선택한 하위 세트)과 선택 사항이 수행되지 않을 경우 표시할 값 간의 비교를 보여줍니다.
카디널리티
세트의 요소 수입니다. Adobe 데이터 차원의 요소 수를 차원의 기수라고 합니다.
체크포인트
Adobe 데이터 세트 사본이 백업 또는 복구를 위해 작성된 시간입니다. 이 용어는 체크포인트 작업 중에 기록된 데이터 세트를 참조합니다.
치스퀘어
예상 이벤트 또는 결과로부터 관찰된 편차가 우연에 의해 발생한 가능성을 판별하는 통계 테스트. 데이터 워크벤치에서, 더 가까운 Chi 광장이 100%로, 그것은 우연에 의한 일탈 가능성이 더 작다.
클릭스트림
사용자가 웹 사이트를 탐색하는 동안 요청하는 페이지 시퀀스를 나타내는 비정규 용어입니다. 클릭스트림 정보는 사이트 소유자가 사이트 사용 방식과 가장 자주 요청하는 페이지를 이해하는 데 도움이 됩니다. 사이트 소유자는 방문자의 사이트 클릭 스트림을 캡처할 수 있지만, 이러한 요청은 웹 서버 외부에서 로깅되므로 사이트 외부의 클릭 스트림을 캡처할 수 없습니다(타사 쿠키 또는 페이지 태그 사용 제외).
색상 범례
선택한 지표의 색상 경사를 표시하는 데이터 워크벤치의 범례입니다. 색상 범례는 다양한 지표별로 시각화의 색상 코딩을 활성화합니다. 색상 코딩 시각화를 통해 이상 현상, 예외 사항 및 트렌드를 보다 손쉽게 파악할 수 있습니다.
색상 경사
색상 범례에서 지표에 대해 가능한 값 범위를 나타내는 데 사용되는 색상 범위입니다. 시각화에 색상 범례가 적용되면 시각화의 그래픽 요소(예: 막대 그래프의 막대)는 색상 경사면으로 표시되는 값에 따라 색상으로 구분됩니다.
일반 키
두 테이블 데이터 세트의 행 간의 관계를 구성하는 일반적인 변수입니다. 예를 들어 제품 ID는 쿼리 문자열 변수의 테이블과 재고 관리 시스템의 제품 데이터 테이블 간의 공통 키로 작동할 수 있습니다.
신뢰도 구간
비율이나 트렌드를 포함할 가능성이 지정된 값 범위. 80%(p-value = .20), 95%(p-value = .05) 및 99%(p-value = .01) 신뢰 간격이 가장 일반적으로 사용되는 간격입니다. (소스: http://www.nci.nih.gov/statistics/glossary )
신뢰도 수준
설문 조사 결과의 샘플링 오류가 지정된 범위 내에 포함될 가능성이 있습니다. 일반적으로 표준 오류(예: 표준 오류 1개가 68% 가능성과 같음, 표준 오류 2개가 95.4% 가능성). (소스: http://www.magazine.org/research/3410.cfm )
전환 맵
데이터 워크벤치에서 전환 지표의 값에 따라 x축에 요소가 표시되는 시각화 유형입니다.
전환율
데이터 워크벤치에서 값 이벤트가 발생한 세션의 백분율입니다. 전환율은 값 이벤트가 발생한 세션 수를 총 세션 수로 나누어 계산됩니다.
상관 관계
두 임의 변수 간의 선형 관계의 강도에 대한 숫자 측정값입니다. 위 또는 아래로 함께 이동하는 경향이 있는 변수는 긍정적으로 연관성이 있는 반면 반대 방향으로 이동하는 경향이 있는 변수는 부정적인 상관 관계가 있습니다. 상관 계수를 참조하십시오.
상관 계수
두 임의 변수 간의 선형 관계의 강도를 나타내는 숫자 값입니다. 상관 관계를 참조하십시오.
계산 가능한 차원
차원에 포함된 요소 수를 정확하게 계산할 수 있는 차원입니다. 계산 가능한 차원에는 다음 유형의 하위 차원이 있을 수 있습니다.계산 가능, 숫자, 단순, 다대다 및 비정상.
행 간 변형
데이터 워크벤치 서버에서, 한 방문자에 대한 여러 이벤트 레코드(다른 시간에 수행)의 데이터를 계산에 통합하도록 하는 데이터 변환.
크로스탭
데이터 워크벤치에서는 두 차원의 교차와 연관된 지표를 표시하는 표 형식의 시각화입니다.
큐브
데이터 차원으로 정렬된 다차원 데이터 구조 또는 데이터 셀 그룹. 예를 들어 스프레드시트는 행과 열로 정렬된 데이터가 포함된 2차원 배열을 예로 들 수 있습니다. 스프레드시트에서 각 행 또는 열은 차원입니다. 3차원 배열은 큐브의 측면을 형성하는 각 차원이 있는 큐브로 시각화할 수 있습니다. 여기에는 해당 면과 평행한 슬라이스가 포함됩니다. 고차원 배열에는 물리적 메타데이터가 없지만 사용자가 엔터프라이즈에 대해 생각하는 방식으로 데이터를 구성하는 데 사용할 수 있습니다. 하이퍼큐브, 다차원 배열 또는 다차원 데이터베이스라고도 합니다.
대시보드
상호 작용이 아닌 보기 위해 만들어진 작업 공간입니다. 대시보드는 하나 이상의 비즈니스 목표를 감독하고 있는 특정 관리자나 운영자에게 적합한 주요 성과 지표를 표시하여 "한 눈에 파악할 수 있습니다" 상태를 제공합니다. 작업 공간을 참조하십시오.
데이터 마이닝
상관 관계 및 기타 통계 관계의 형태로 통찰력을 찾기 위해 수학적 절차 모음을 역사적 비즈니스 데이터에 대한 안내 또는 대화형 응용.
데이터 하위 집합
사용자가 온라인 또는 오프라인 분석에 사용할 데이터 세트 하위 집합을 쉽게 선택할 수 있는 기능입니다. 데이터 하위 세트는 필터를 기반으로 하는 데이터 집합의 일부입니다.
Data Warehouse
조직의 의사 결정을 지원하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 신속한 온라인 쿼리 및 관리 요약으로 구성된 많은 양의 주제 지향적이고 시간 변형 비휘발성 데이터를 포함합니다.
데이터 처리 단위
Adobe 데이터 집합의 데이터를 처리, 저장 및 제공하는 데이터 워크벤치 서버 유형입니다. DPU는 선택적으로 데이터 세트를 구성하는 소스 데이터가 들어 있는 VSL 로그 파일을 저장하거나 데이터 워크벤치 서버 FSU(File Server Unit)에서 해당 데이터를 수신할 수 있습니다. DPU는 데이터 워크벤치 및 보고서® 클라이언트가 직접 상호 작용하는 데이터 워크벤치 서버 유형입니다.
데이터 세트
데이터 워크벤치 서버에 의해 로드되고 처리된 데이터. 데이터 세트는 분석, 보고 및 경고 목적으로 데이터 워크벤치 또는 보고로 전송할 수 있는 데이터를 나타냅니다. 실제로 데이터 세트는 temp.db 파일에 있습니다. 각 데이터 워크벤치 서버 컴퓨터(또는 데이터 워크벤치 서버 클러스터)는 하나의 데이터 세트를 유지 관리합니다.
데이터 집합 데이터
데이터 워크벤치 서버 데이터 세트에 생성 및 저장된 데이터. 여기에는 데이터 세트에 허용되거나 데이터 세트에 생성된 이벤트 데이터 및 통합 데이터가 포함됩니다. 또한 해당 데이터 세트를 정의하는 구성 파일에 의해 결정된 데이터에서 파생된 정보도 포함합니다. 데이터 세트 데이터는 동일하거나 다른 구성 파일을 사용하여 이벤트 및 통합 데이터를 재처리하여 다시 만들 수 있습니다. 구성 파일은 Adobe 프로파일의 일부로 관리되는 시스템 파일입니다.
데이터 집합 레코드
모든 필터링 및 기타 처리가 수행된 후 Adobe 데이터 세트에 대해 허용되는 이벤트 데이터 레코드입니다. 처리된 로그 항목이라고도 합니다.
데이터 집합 스키마
현재 선택한 프로필을 백업하는 데이터 집합의 스키마를 표시하는 데이터 워크벤치의 시각화
데이터 집합 저장소 공간
Adobe 데이터 세트에 입력하거나 만든 데이터의 양(바이트)입니다. 이 데이터는 데이터 워크벤치 서버 컴퓨터의 Temp.db라는 파일에 있는 데이터 세트에 의해 저장됩니다. Temp.db의 데이터는 일시적이며 해당 구성 파일과 함께 소스 데이터(예: 이벤트 데이터 및 통합 데이터)를 재처리하여 다시 생성할 수 있습니다.
디코더
데이터 워크벤치 서버의 구성 요소는 다양한 소스에서 이벤트 데이터를 읽고 데이터 세트를 생성하는 데 사용되는 데이터를 생성합니다. 디코더로부터의 출력은 데이터 워크벤치 서버의 "로그 처리" 기능에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 디코더 유형에는 센서 디코더(다양한 버전의 센서에서 데이터 로딩), 정규 표현식 디코더(구분된 플랫 파일에서 데이터를 로드하는 경우) 및 ODBC 디코더(ODBC 데이터 소스에서 데이터를 로드하는 경우)가 포함됩니다.
차원
사용자 인식에서 모두 유사한 유형의 요소 세트입니다. 이러한 요소는 데이터를 그룹화하는 카테고리 세트를 정의합니다. 예를 들어 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일, 토요일, 일요일은 "평일" 차원을 구성합니다.
차원 요소
차원 내의 개별 카테고리. 예를 들어 "평일" 차원은 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일, 토요일 및 일요일에 개별 요소를 포함합니다.
차원 범례
데이터 워크벤치에서 데이터 세트에 정의되어 있거나 여기에서 파생된 차원을 나열하는 범례입니다. 시각화에서 선택한 경우 차원 범례는 값이 통계적으로 유의한 금액만큼 벤치마크와 다른 차원을 식별합니다.
드릴업 다운
사용자가 가장 많이 요약된(위로)부터 가장 세부적인(아래)까지의 데이터 수준 사이를 탐색하는 특정 분석 기법입니다. 예를 들어 북미 판매 데이터를 볼 때 영역 차원의 드릴다운 작업이 캐나다, 미국 및 멕시코를 표시할 수 있습니다. 캐나다에서 추가 훈련을 하면 토론토, 밴쿠버, 몬트리올 등이 표시됩니다.
이벤트 데이터
Sensors 또는 기타 방법(예: 웹 서버 로그 파일)에서 수집된 데이터로서 데이터 워크벤치 서버에 대한 기본 입력을 구성합니다. 각 이벤트 데이터 레코드는 트랜잭션 레코드 또는 이벤트의 단일 인스턴스를 나타냅니다.
확장 차원
확장 데이터를 기반으로 하는 차원입니다. 확장 데이터는 유효한 이벤트 데이터 레코드를 구성하는 데 최소한으로 필요한 데이터 그 이상의 데이터입니다. 확장 데이터는 원래 이벤트가 캡처될 때 이벤트 데이터 레코드에 추가할 수 있으며 다른 소스에서 통합하여 이벤트 데이터 레코드에 통합 데이터로 추가할 수 있습니다. 이 추가 데이터를 기반으로 하는 모든 차원은 "확장"으로 간주됩니다.
FSU(File Server Unit)
하나 이상의 센서 또는 반복 서버에서 이벤트 데이터를 수신하고 Adobe 데이터 세트 구성에 사용하기 위해 하나 이상의 데이터 워크벤치 서버 DPU(Data Processing Units)에 데이터를 제공하는 기능만을 갖는 데이터 워크벤치 서버 유형입니다. FSU는 이벤트 데이터를 DPU로 전송하도록 최적화하며 일반 파일 서버보다 훨씬 더 빠릅니다. FSU를 사용하면 로그 데이터를 저렴한 비용 스토리지 하드웨어에 저장할 수 있으므로 하드웨어 비용을 절감하고 여러 센서가 단일 데이터 워크벤치 서버를 가리키도록 함으로써 관리 복잡성을 줄일 수 있습니다.
증분 쿼리 평가
데이터 워크벤치 서버가 전체 모집단의 예상 무작위 샘플을 기반으로 사용자에게 즉각적인 쿼리 결과를 제공하는 특허 프로세스입니다. 이 프로세스에서는 모든 데이터를 검토하고 정확한 수를 얻을 때까지 추가 데이터를 고려하여 서버가 쿼리의 정확도를 점진적으로 낮춥니다.
통합 데이터
통합 데이터는 데이터 세트를 만들기 위해 이벤트 데이터와 결합할 수 있는 기업 데이터베이스 또는 조회 파일의 외부 데이터입니다. 일반적으로 통합 데이터를 사용하여 센서가 획득한 이벤트 데이터를 증가시킵니다. (개념적으로, 통합 데이터를 사용하여 이벤트 데이터 레코드를 추가 정보 열로 채울 수 있습니다.)
범례
작업 공간에 표시되는 시각화에 대한 설명을 제공하는 데이터 워크벤치의 창. 범례 유형에는 색상 범례, 차원 범례 및 지표 범례가 포함됩니다. 데이터 워크벤치의 모든 창과 마찬가지로 범례 창은 보고서로 생성 및 배포할 수 있습니다.
선 그래프
그래프의 x축에 연속적인 점으로 지정된 차원에 대한 지표를 그래프에 그래프로 그래프로 그린 다음 해당 포인트를 라인과 연결하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다. 선 그래프는 시간 기반 차원에서 지표를 시각화하는 데 특히 효과적인 방법입니다.
로그 항목 조건
이벤트 데이터 레코드(로그 항목)를 데이터 세트에 포함할지 여부를 결정하는 조건입니다. 예를 들어 로그 항목 조건에서는 특정 웹 사이트와 연결된 이벤트 데이터 레코드만 데이터 세트에 허용하도록 지정할 수 있습니다. 로그 항목 조건은 데이터 워크벤치 서버의 로그 처리 구성 파일에 지정됩니다.
다대다 차원
Adobe Platform에서 상위 계산 가능한 차원과 다대다 관계를 가지는 차원입니다. 다대다 차원은 상위 차원의 각 요소에 대한 값 집합을 나타냅니다. 예를 들어 사이트에서 검색 구문 차원은 상위 항목, 세션 차원(즉, 세션은 검색 구문을 수에 제한 없이 가질 수 있고 검색 구문은 세션 수를 가질 수 있음)과 다대다 관계를 가집니다.
마스크
분석가가 분석에 포함하지 않을 요소를 일시적으로 숨길 수 있도록 하는 데이터 워크벤치의 기능.
평균
숫자 집합의 산술 평균입니다. 데이터의 합계를 샘플 크기로 나눈 값입니다.
중간값
샘플의 가장 높은 절반, 모집단 또는 가능성 분포를 가장 낮은 반도에서 분리하는 숫자입니다. 인구의 절반은 중간값보다 작거나 같은 값을 갖게 되며, 인구의 절반은 중간값보다 크거나 같은 값을 갖게 됩니다.
지표
Adobe에서 데이터 세트에 있는 데이터로부터 양적 값을 계산하는 방법을 설명하는 명명된 공식입니다. 예를 들어 사이트에서 "방문자당 세션 수" 지표는 세션 수를 방문자 수로 나누는 공식을 나타냅니다.
지표 범례
활성 프로파일에 의해 정의된 지표를 표시하는 데이터 워크벤치의 창. 지표 범례는 데이터 세트 또는 현재 선택 항목에서 계산된 각 지표의 값을 표시합니다(작업 영역에서 선택 사항이 활성 상태인 경우 지표 범례는 전체 데이터 세트 대신 선택한 하위 세트에 대한 값을 표시합니다.) 데이터 워크벤치의 모든 창과 마찬가지로 지표 범례를 생성하여 보고별로 배포할 수 있습니다.
지표 워크시트
분석가가 데이터 세트에 대한 자체 지표를 정의할 수 있는 데이터 워크벤치의 창. 지표 워크시트는 스프레드시트와 유사합니다. 데이터 워크벤치 공식 구문을 사용하여 분석가는 데이터 세트에서 파생하려는 수량 값을 설명하는 표현식을 입력할 수 있습니다. 예를 들어 분석가는 특정 도메인에서 페이지를 본 방문자의 비율을 표시하는 지표를 정의할 수 있습니다. 일반 지표와 마찬가지로, 선택 영역이 작업 공간에서 활성 상태일 때 지표 워크시트의 수식은 선택한 하위 세트에서 작동합니다. 데이터 워크벤치의 모든 창과 마찬가지로 지표 워크시트를 생성하여 보고서로 배포할 수 있습니다.
새 방문자 조건
데이터 워크벤치 서버에 이벤트 데이터 레코드가 표시될 때 새 추적 ID가 만들어지는지 여부를 결정하는 조건입니다.
노드
하나 이상의 개별 항목을 단일 논리 엔티티로 그룹화합니다. 구성 파일(.cfg)에서 노드는 관련 매개 변수를 포함하는 항목입니다. 매개 변수 및 벡터를 참조하십시오. 데이터 워크벤치에서 프로세스 맵의 노드는 단일 페이지 또는 정의된 페이지 그룹을 나타냅니다.
숫자 차원
Adobe Platform에서 숫자 값을 정렬하고 상위 계산 가능한 차원과 일대다 관계를 가지는 차원입니다. 일반적으로 Numeric 차원은 상위 차원 요소의 숫자 속성을 나타냅니다. 숫자 차원이 "합계" 지표를 정의하는 데 사용되는 경우도 많습니다.
일대다 관계
한 차원의 단일 요소가 다른 차원의 하나 이상의 요소와 관련되거나 관련될 수 있는 두 데이터 차원 간의 관계입니다.
서수
연속적인 숫자 순서 유지 또는 표시 (출처:- http://wordnet.princeton.edu/perl/webwn?s=ordinal 차원을 데이터 워크벤치에서 순차적으로 정렬하면 차원의 요소가 내부적으로 표시되는 순서대로 표시됩니다.
이상치
데이터 집합에서, 분포의 다른 값에서 지금까지 제거되어 있을 경우 우연의 임의 조합으로 인한 결과가 될 수 없습니다.
페이지 오버레이
지정된 지표에 따라 웹 페이지의 이미지에 있는 링크를 색상으로 코딩하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다. 페이지 과도하게 시각화를 사용하여 방문자의 관심을 유도하고 사이트의 다른 페이지로 안내하는 페이지의 링크를 빠르게 식별할 수 있습니다. 또한 페이지에서 사이트에 대해 생성된 다양한 링크가 "값"(값 이벤트별로 측정됨)을 이해할 수도 있습니다.
페이지 보기 조건
컨텐츠 유형 또는 실제 컨텐츠를 기반으로 이벤트 레코드를 페이지 보기로 포함하거나 제외할 수 있는 데이터 워크벤치 서버 변환의 옵션. 예를 들어, 이 옵션을 사용하여 실패한 HTTP 요청과 관련된 이벤트 레코드(예: 404 상태 코드를 생성한 요청) 또는 특정 컨텐츠 유형(예: 이미지 요청)을 반환하는 요청을 제외할 수 있습니다. HTTP 이벤트 레코드가 페이지 보기 조건 옵션으로 필터링되지 않으면 해당 이벤트 레코드는 데이터 세트에 있는 페이지 보기를 나타냅니다.
경로 브라우저 시각화
분석가가 방문자 세션 또는 방문자 세션에서 이벤트 시퀀스(페이지 보기 등)를 대화식으로 탐색할 수 있도록 하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다.
주 서버
데이터 워크벤치 서버 클러스터에서 클라이언트(데이터 워크벤치 및 보고서 등)와 클러스터의 다른 서버 간의 통신을 중개하는 데이터 워크벤치 서버. 기본 서버는 클러스터의 관리 초점으로도 작동합니다. 데이터 워크벤치 서버의 프로파일 동기화 기능을 사용하면 관리자가 주 서버에 수행한 변경 사항이 자동으로 클러스터의 다른 서버에 전파됩니다. 주 서버는 데이터 워크벤치 서버 DPU입니다.
프로세스 맵
분석가가 웹 사이트의 페이지 또는 노드 간 트래픽 흐름을 이해할 수 있도록 하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다. 프로세스 맵은 특정 페이지(페이지를 본 세션 수 등)에 대한 정보를 나타내며 페이지 또는 노드 간의 트래픽 볼륨을 보여줍니다.
처리 서버
데이터 워크벤치 서버 클러스터에서 주 서버의 구성 정보로 제어되는 데이터 워크벤치 서버. 처리 서버는 이벤트 데이터를 데이터 집합으로 처리하고 데이터 워크벤치 및 보고서와 같은 클라이언트의 쿼리에 응답합니다. 쿼리에 응답할 때 처리 서버는 클러스터의 서버 간에 쿼리를 수행하기 위한 책임을 나눕니다("파티션"). 다른 서버가 쿼리의 일부를 완료하면 처리 서버는 해당 결과를 결합하고("파티션 제거") 결합된 결과를 클라이언트에 반환합니다.
프로필
특정 분석 목적으로 데이터 세트를 만드는 규칙을 포함하는 구성 파일 집합. 또한 프로필은 애널리스트가 데이터 세트에 대해 상호 작용하고 정보를 얻을 수 있도록 지표, 파생 차원, 작업 영역, 보고서, 시각화 및 범례 등의 아티클을 정의합니다. 프로필은 일반적으로 웹 사이트(www.mysite.com의 프로필에서처럼)에 대해 구조화하거나 특정 사용자 유형(예: "마케팅" 사용자 프로필 또는 "재무" 사용자 프로필)에 맞게 구성할 수 있습니다.
프로필 관리자
관리자 또는 다른 사용자가 프로필과 연관된 구성 파일을 관리할 수 있도록 하는 데이터 워크벤치의 대화형 관리 도구입니다.
정규 표현식
특정 구문 규칙에 따라 문자열 집합을 설명하거나 일치하는 공식. 정규 표현식(regexp, regex 또는 regxp로 약칭되는 경우가 많음)은 특정 패턴을 기반으로 텍스트 본문을 검색하고 조작하는 데 사용됩니다. 정규 표현식 표기법은 초기 Unix 편집기에서 유래되었으며 vi 및 Perl과 같은 다른 Unix 유틸리티에서 널리 사용되고 있습니다. 오늘날 많은 텍스트 편집기, 스크립팅 언어 및 기타 텍스트 조작 도구에서 정규 표현식을 지원합니다. 데이터 워크벤치 서버에는 정규 표현식 엔진이 포함되어 있습니다.
유지 맵
유지 지표 값에 따라 x축에 요소를 표시하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다.
분산형 플롯
그래프의 점으로 2변수 데이터를 나타내는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다. 산포도는 그래프 작성 중인 각 요소에 대해 두 개의 데이터를 가집니다. 예를 들어 10페이지 세트에 대한 전환율 및 방문자 지표의 산포도는 플롯에서 10개의 분리된 지점을 만들게 됩니다.
선택
분석가가 보고 또는 분석용으로 검색되고 표시되는 데이터 세트를 제한할 수 있는 데이터 워크벤치의 기능. 하나 이상의 차원에 표시되는 요소를 클릭하여 데이터 워크벤치 내에서 상호 작용 방식으로 선택할 수 있습니다(마우스 왼쪽 버튼을 클릭하면 요소가 선택되고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 요소가 선택 취소됨). 또한 지정된 차원의 특정 요소를 선택하는 필터를 정의하여 선택할 수 있습니다.
단순 차원
Adobe Platform에서 상위 계산 가능한 차원과 일대다 관계가 있는 차원입니다. 예를 들어 방문자 레퍼러는 상위가 계산 가능한 차원인 방문자를 갖는 간단한 차원입니다. 방문자에게는 방문자 레퍼러가 하나만 있습니다. 그러나 방문자 레퍼러는 여러 방문자를 가질 수 있습니다(즉, 한 명의 방문자 레퍼러가 여러 방문자와 관련될 수 있음).
매끄럽게 하기
선 그래프에서 여러 점에 걸쳐 곡선에 대한 수학적 추론을 통해 비교적 희박한 데이터 포인트 간에 보다 의미 있는 트렌드 라인을 표현하는 데 사용됩니다.
Source
데이터 워크벤치 서버에서 데이터 세트를 만드는 데 사용할 수 있는 이벤트 데이터가 들어 있는 리소스입니다. Adobe 디코더는 데이터 워크벤치 서버에서 사용하기 위해 디코딩할 이벤트 데이터의 소스를 찾습니다.
소스 데이터
데이터 워크벤치 서버에서 디코더 중 하나에 대한 입력인 데이터입니다. 소스 데이터는 센서 디코더(다양한 버전의 센서에서 소스 데이터를 로드함), 정규 표현식 디코더(구분된 플랫 파일에서 소스 데이터를 로드함) 및 ODBC 데이터 소스에서 소스 데이터를 로드하는 ODBC 디코더에 입력할 수 있습니다.
표 그래프
데이터를 표 형식으로 표시하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다. 표 그래프의 지표 값은 숫자로 표현되거나 막대 형식으로 표현될 수 있습니다.
시계열
주어진 속성 또는 값이 시간에 따라 어떻게 변경되는지를 보여주는 그래프.
추적 ID
Adobe 데이터 세트에 분석되는 기본 엔티티를 고유하게 구별하는 식별자입니다. 추적 ID는 웹 클라이언트 쿠키의 고유 ID, IP 번호 및 사용자 에이전트 해시 또는 x.509 이름을 비롯한 다양한 소스에서 생성할 수 있습니다. 추적 ID에 대한 몇 가지 일반적인 소스이지만 데이터 세트에서 방문자 차원을 채우는 개체를 고유하게 식별할 수 있는 모든 값을 사용할 수 있습니다.
변형
일부 수학 연산을 사용하여 변수 값을 변경하는 방법입니다. 예를 들어 데이터 워크벤치 서버에서 분석가는 분할 변환을 사용하여 쿼리 문자열의 이름-값 쌍을 개별 변수로 나눌 수 있습니다.
2차원 막대 그래프
2차원 및 최대 2개의 지표를 3차원 그래픽 보기로 동시에 표시하는 데이터 워크벤치의 시각화 유형입니다.
값 범례
분석가가 선택한 이벤트와 통화 값을 연관시키고 해당 통화 값이 데이터 세트에 있는 선택된 이벤트의 모든 인스턴스에 대해 요약될 때 결과를 볼 수 있도록 하는 데이터 워크벤치의 창.
방문자
이벤트를 생성한 엔티티를 식별하는 데이터 집합의 차원입니다. 방문자 차원의 각 멤버는 고유한 추적 ID로 식별됩니다. 예를 들어 사이트에서 추적 ID는 일반적으로 클라이언트의 쿠키 내에서 고유한 ID에서 파생됩니다. 호출에서 추적 ID는 호출자의 전화 번호일 수 있습니다.
방문자 레퍼러
Adobe 데이터 세트의 시간 범위 내 방문자에 대한 첫 번째 HTTP 레퍼러.
방문자 분할
대량의 이벤트 데이터를 가진 방문자를 두 추적 ID 간에 분할할 수 있도록 하는 데이터 워크벤치 서버의 기능입니다. 방문자 분할은 방문자가 방문자당 구성된 최대 이벤트 수(올바른 시스템 성능을 위해 설정된 매개 변수)를 초과할 때 이벤트 데이터가 데이터세트에서 필터링되지 않도록 하는 데 사용됩니다. 방문자 분할은 데이터 세트에 방문자 수를 인위적으로 증가시키지만, 총 이벤트 레코드 수가 부풀려지지 않으므로 계산 가능한 총 이벤트 수(예: 페이지 보기, 예약)가 정확하게 유지됩니다.
VSL
로그 파일. 데이터 워크벤치 서버가 센서로부터 받은 이벤트 데이터를 저장하는 파일 유형입니다. VSL 파일은 압축되지만 데이터 변환 기능을 사용하여 압축되지 않은 형식으로 출력할 수 있습니다. VSL 파섹
What-If 분석
해당 변수에 대한 변경 사항이 모델의 다른 데이터에 미치는 영향을 관찰하여 데이터 모델의 특정 변수 변경의 결과를 이해하는 데 사용되는 분석 유형입니다.
작업 공간
데이터 워크벤치에서 작업 공간은 특정 분석 및 시각화 작업의 컨테이너입니다. 작업 영역에는 여러 시각화가 포함될 수 있습니다. 이 모든 요소는 일반적인 데이터 세트(즉, 작업 공간의 모든 시각화가 동일한 쿼리 결과 집합을 렌더링함)에 대해 작동합니다. 분석가가 하나의 시각화에서 하위 설정 또는 필터링 작업을 수행하면 선택한 하위 세트가 전체 작업 공간에 반영됩니다.
Worktop
모든 작업 영역 및 보고서를 구성하고 액세스할 수 있는 데이터 워크벤치 사용자 인터페이스 내의 "홈" 영역입니다. 또한 새 작업 영역과 업데이트된 보고서를 만들어 데이터 워크벤치 서버에 저장할 수 있으므로 동일한 프로파일을 사용하는 다른 사용자도 액세스할 수 있습니다.