DataVaultスキーマとテーブル

TenjinのDataVaultスキーマは、その独自性の核心を成すものです。様々な場所からの情報がIDによって適切に統合されています。このように情報が整理されているため、DataVaultはモデル構築や分析を決定論的に行うことを容​​易にします。

テーブルのリスト #

• events
  • Tenjin SDKまたはサードパーティアトリビューションから取得したデバイスレベルのデータ
• campaigns
  • ユーザがアトリビュートされたキャンペーンまたはアドネットワークのAPIから取得したキャンペーンの一覧
• ad_networks
  • アドネットワークの一覧
• apps
  • アプリの一覧
• daily_country_spend
  • キャンペーン、国、日付ごとのアドネットワークから取得したKPI一覧(インプレッション、クリック、インストール、スペンド)。spendはUSD単位、 original_spendはoriginal_currencyでのスペンド。
• publisher_apps
  • アドネットワークのAPIから取得したパブリッシャーキャンペーン
• daily_ad_revenue
  • 日付、パブリッシャーキャンペーン、国ごとの広告収益データ
• ad_engagements
  • デバイスごとのクリック及びインプレッションデータ。非セルフアトリビューションネットワークのみ。当テーブルはデフォルトで追加されていないので、使用したい場合はTenjinのアカウントマネージャまでお問い合わせください。
• reporting_metrics
  • ダッシュボードと同期した非コホートデータ
• reporting_cohort_metrics
  • ダッシュボードと同期したコホートデータ
• sk_ad_networks
  • SKアドネットワークIDとTenjin固有のアドネットワークのIDとのマッピングテーブル
• skan_ad_network_metrics
  • SKアドネットワークのポストバック経由で受け取ったコンバージョンバリューの集約レポート
• skan_apple_metrics
  • Apple経由のコンバージョンバリューとディメンジョンの集約レポート
  • カラムはsk_ad_network_metricsと同じ。ただし、campaign_idはApple側の成約により、常にnull。
• installs
  • Tenjin SDKにより計測されたインストールイベント
• ad_mediation_impressions_preview
  • メディエーションプロバイダーからのインプレッションレベルの広告収益。注: このテーブルはデフォルトでは有効になっていません。ご利用をご希望の場合は、Tenjinのアカウントマネージャーにお問い合わせください。
• user_attributes
  • ユーザの属性テーブル

テーブル詳細 #

SELECT install_date AS DATE, apps.name as app_name, ad_networks.name as ad_network, country, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 1 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d1_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 2 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d2_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 3 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d3_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install = 1 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d1_retained_users, SUM(CASE WHEN days_since_install = 2 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d2_retained_users, SUM(CASE WHEN days_since_install = 3 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d3_retained_users FROM reporting_cohort_metrics LEFT JOIN apps ON apps.id = reporting_cohort_metrics.app_id LEFT JOIN bucket_campaign_info ON bucket_campaign_info.id = reporting_cohort_metrics.campaign_id LEFT JOIN ad_networks ON ad_networks.id = bucket_campaign_info.ad_network_id WHERE install_date = '2018-10-11' GROUP BY 1, 2, 3, 4 LIMIT 10 

SELECT install_date AS DATE, apps.name as app_name, ad_networks.name as ad_network, country, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 1 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d1_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 2 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d2_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install <= 3 THEN (publisher_ad_revenue + iap_revenue) / 100.0 ELSE 0 END) AS d3_total_LTV, SUM(CASE WHEN days_since_install = 1 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d1_retained_users, SUM(CASE WHEN days_since_install = 2 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d2_retained_users, SUM(CASE WHEN days_since_install = 3 THEN daily_active_users ELSE 0 END) AS d3_retained_users FROM reporting_cohort_metrics LEFT JOIN apps ON apps.id = reporting_cohort_metrics.app_id LEFT JOIN bucket_campaign_info ON bucket_campaign_info.id = reporting_cohort_metrics.campaign_id LEFT JOIN ad_networks ON ad_networks.id = bucket_campaign_info.ad_network_id WHERE install_date = '2018-10-11' GROUP BY 1, 2, 3, 4 LIMIT 10 

ルックバックウィンドウ #

下記のテーブルについては、設定されているルックバックウィンドウによってデータの保持時間が異なります。(デフォルトでは90日)お客様のDatVaultのルックバックウィンドウについては、担当のアカウントマネージャにお問い合わせください。

• events
• ad_engagements
• reporting_metrics
• reporting_cohort_metrics