필터로 데이터 걸러 내기
분석 모델을 사용할 때 특정 그룹의 행동만 분석하거나, 특정 조건을 충족하는 이벤트를 정확하게 찾거나, 일부 비정상 데이터를 제외하여 분석의 정확성을 확보하고 싶을 수 있습니다.
기능 설명
필터를 사용하면 지정한 속성과 조건에 따라 데이터를 걸러낼 수 있습니다. 이벤트 속성, 유저 속성, 유저 태그, 유저 코호트를 모두 필터 속성으로 사용할 수 있습니다.
예를 들어 app store의 결제 현황을 분석하려면 필터 조건에 유입 채널 같음 app store를 추가할 수 있습니다. 그러면 이벤트 속성 유입 채널이 app store인 결제 이벤트만을 기준으로 유니크 유저 수를 계산합니다.
특정 특징을 가진 유저도 선택하려면 병렬 조건을 하나 더 추가하여 유저를 필터링할 수 있습니다. 이 조건과 유입 채널 같음 app store는 AND 관계이며, 두 조건을 모두 충족하는 이벤트만 유니크 유저 수 집계에 사용됩니다.
병렬 조건 간의 관계를 OR로 변경할 수 있으며, 이 경우 두 조건 중 하나를 충족하는 이벤트의 유니크 유저 수를 얻습니다. 또한 여러 그룹의 병렬 조건을 유연하게 설정하여 분석할 내용을 더 정확하게 지정할 수 있습니다.
분석 모델에서는 단일 분석 지표에만 필터를 적용하거나(그림 2), 전체 필터를 통해 모든 분석 내용에 적용되는 필터 조건을 설정할 수 있습니다(그림 3). 분석 지표의 타입이 커스텀 수식이면 단일 이벤트 필터도 사용할 수 있으며(그림 1), 수식의 일부 이벤트에만 적용됩니다.
필터 조건의 로직
텍스트 타입
- 같음: 선택한 속성이 설정한 값 중 하나와 같음
-
같지 않음: 선택한 속성에 값이 있고, 설정한 모든 값과 다름
-
포함: 선택한 속성에 입력 내용과 완전히 일치하는 부분이 있음
예: "Xiaomi GetApps"는 "Xiaomi GetApps"를 포함하고 "Xiaomi"도 포함하지만, "Xiaomi Store"는 포함하지 않음
-
정규식 매칭: 정규식 매칭 규칙을 직접 정의할 수 있으며, 선택한 속성이 매칭 규칙을 충족해야 함
--자주 쓰는 정규식 매칭 규칙 일부
--xxx로 시작
^xxx
--xxx로 끝남
xxx$
--한자로만 구성
^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
--문자 수가 x~y 사이
^.{x,y}$
리스트 타입
- 요소 포함: 리스트에 설정한 값 중 하나와 같은 요소가 하나 이상 있음
시간 타입
-
현재 날짜 대비: 선택한 속성과 오늘의 차이(자연일 기준 일수)가 범위 내에 있음. 음수는 이전, 양수는 이후를 의미
-
이벤트 발생 시점 기준:
- 구간: 선택한 속성과 이벤트 시간의 차이가 범위 내에 있음. 음수는 이전, 양수는 이후를 의미
- 당일, 이번 주, 이번 달: 선택한 속성과 이벤트 시간이 같은 날/주/월에 있는지 여부
데이터가 조건을 충족하는지 판단할 때 일(비교) 단위는 자연일이 아닌 24시간에 해당합니다. 필터 조건이 이벤트 발생 시점 기준 -1일부터 +1일 사이이고 이벤트 시간이 2023년 1월 1일 17:00:00이라면, 선택한 속성이 2022년 12월 31일 17:00:00~2023년 1월 2일 17:00:00 범위에 있기만 하면 해당 이벤트는 조건을 충족하여 필터링되지 않습니다.
- 시간형 이벤트 속성은 표시 시간대로 오프셋한 후 비교합니다. 시간형 유저 속성이나 유저 태그는 오프셋하지 않습니다
- 이벤트 발생 시점 기준도 시간대 오프셋을 적용한 후의 이벤트 시간을 기준으로 합니다
객체 그룹 타입
- 조건을 충족하는 객체 있음: 선택한 속성의 객체 중 하나 이상이 요구 사항을 충족
- 충족하는 객체 없음: 선택한 속성의 모든 객체가 요구 사항을 충족하지 않음
- 모든 객체가 조건을 충족: 선택한 속성의 모든 객체가 요구 사항을 충족
위의 세 가지 필터 조건 중 하나를 선택한 후에는 객체의 하위 속성이 충족해야 할 요구 사항도 설정해야 하며, 여러 병렬 조건을 설정할 수 있습니다