将帐户级别的数据作为查询数据集进行添加
此 B2B 用例将向您展示如何指定帐户级别（而非个人级别）的数据来进行分析。帐户级别的数据分析可以回答以下问题：
- 与该帐户匹配的公司名是什么？
- 与该帐户/公司相关联的员工有多少？
- 该帐户中包含哪些角色？
- 与其他帐户相比，该帐户在特定营销活动中的整体表现如何？
- 某些特定角色（如 IT 经理）在两个不同帐户中的行为是否存在差异？
所有这些都可通过将帐户级别信息作为查询数据集引入来实现。
首先，在Adobe Experience Platform中创建一个查询架构，然后通过引入基于.csv的帐户级别数据来创建查询表数据集。 接下来，继续创建一个Customer Journey Analytics(Customer Journey Analytics)连接，该连接可合并各种数据集，包括您创建的查询数据集。 您随后创建一个数据视图，最后能够在 Workspace 中利用所有这些数据。
1. 创建查询模式 (Experience Platform)
创建您自己的架构 查找 表可确保所用的数据集能够以正确设置（记录类型）的Customer Journey Analytics使用。 最佳实践是创建一个名为查找的自定义模式类，该类中没有任何元素，可以重新用于所有查找表。
2.创建查询数据集(Experience Platform)
创建模式后，需使用该模式在 Experience Platform 中创建一个查询数据集。此查询数据集包含帐户级别的营销信息，例如：公司名称、员工总数、域名、公司所属行业、年收入、是否为Experience Platform的当前客户、所处销售阶段、帐户中的哪个团队在使用Customer Journey Analytics等。
- 在 Adobe Experience Platform 中，转到 数据管理 > 数据集。
- 单击 + 创建数据集。
- 单击 使用模式创建数据集。
- 选择您已创建的 Lookup 模式类。
- 单击 下一步。
- 命名数据集（在我们的示例中，命名为“B2B Info”）并提供描述。
- 单击 完成。
3. 将数据引入 Experience Platform
如果您使用的是 CSV 文件，那么关于如何将 CSV 文件映射到 XDM 模式的说明应该对您会有帮助。
另外，还可以使用其他方法。
载入数据并建立查询大约需要 2-4 小时，具体取决于查询表的大小。
4. 将多个数据集合并到一个连接 (Customer Journey Analytics)
在本例中，我们要将3个数据集合并到一个Customer Journey Analytics连接中：
emailID 用作主标识，并分配到一个 Customer ID 命名空间。因此，它将在 Customer Journey Analytics 中显示为默认的 人员 ID。
emailID 作为此架构中的主ID。accountID 并且，通过在Customer Journey Analytics中将B2B Info数据集与B2B Impressions数据集连接，已自动创建B2B Impressions数据集，如以下步骤中所述。
要合并数据集，请按以下步骤操作：
- 在 Customer Journey Analytics 中，选择 连接 选项卡。
- 选择要合并的数据集（在我们的示例中，我们要合并以上三个数据集）。
- 对于“B2B Info”数据集，请选择将在查询表中使用的
accountID键值。然后，选择与其匹配的键值（对应的维度）,即事件数据集中的accountID。 - 单击 下一步。
- 命名并描述此连接，并根据这些说明配置此连接。
- 单击 保存。
5. 从此连接创建一个数据视图
按照有关创建数据视图的说明进行操作。
- 从数据集添加您所需要的所有组件（维度和量度）。
6. 在工作区中分析数据
您现在可以根据所有这 3 个数据集中的数据来创建工作区项目。
例如，您可以找到介绍部分中列出的问题的答案：
- 按 accountID 对 emailID 进行细分，可确定某个电子邮件 ID 属于哪个公司。
- 可确定有多少员工被映射到某个特定的帐户 ID。
- 还可以确定某个帐户 ID 属于哪个行业。
