Схема и таблицы DataVault

Схема DataVault от Tenjin лежит в основе его уникальности. Вся информация из различных источников удачно объединяется с помощью ids. Благодаря такой организации данных DataVault упрощает построение моделей и проведение анализа детерминированным способом.

Список таблиц #

• события
  • данные на уровне устройства, поступающие из SDK Tenjin или от стороннего поставщика услуг атрибуции
• кампании
  • кампании, к которым относятся пользователи, или кампании из API рекламных сетей
• рекламные сети
  • список рекламных сетей
• приложения
  • список приложений
• ежедневные_расходы_по_странам
  • Включает показатели до установки (такие как импрессии, клики, установки и расходы) с разбивкой по дате, кампании и стране. “spend” — это сумма расходов, конвертированная в доллары США, а “original_spend” — сумма расходов в “original_currency”.”
• приложения_издателя
  • рекламные кампании издателей, которые мы получаем через API рекламной сети
• доход_от_рекламы_за_день
  • содержит данные о доходах от рекламы с разбивкой по рекламным кампаниям издателей, датам и странам
• ad_engagements
  • содержит данные о кликах или показах для каждого устройства. В ней представлены данные только по рекламным сетям, не использующим собственную систему атрибуции. Примечание: эта таблица по умолчанию отключена; если вы хотите её использовать, обратитесь к своему менеджеру по работе с клиентами Tenjin.
• показатели отчетности
  • включает все показатели, не относящиеся к конкретным когортам, которые синхронизируются с данными панели инструментов
• показатели_отчетной_когорты
  • включает все показатели по когортам, которые синхронизируются с данными панели инструментов
• sk_ad_networks
  • Сопоставление идентификаторов рекламной сети SK с идентификаторами рекламных сетей, используемыми в Tenjin.
• skan_ad_network_metrics
  • Сводные отчеты по показателям конверсии и параметрам, полученным через постбэки рекламной сети SK Ad Network.
• skan_apple_metrics
  • Сводные отчеты по показателям конверсии и параметрам, полученные через Apple.
  • Колонки такие же, как и для sk_ad_network_metrics. Однако campaign_id всегда имеет значение null из-за ограничений, связанных с данными, получаемыми от Apple.
• устанавливает
  • События установки приложений, предоставляемые SDK Tenjin.
• ad_mediation_impressions_preview
  • Ваша выручка от рекламы на уровне показов, полученная от посредника. Примечание: эта таблица по умолчанию отключена; если вы хотите её использовать, обратитесь к своему менеджеру по работе с клиентами Tenjin.
• атрибуты_пользователя
  • включает атрибуты пользователя

Список полей таблицы #

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 

Период анализа #

В этих таблицах содержится ограниченный объем исторических данных, который зависит от периода обратного охвата, указанного в вашем договоре с Tenjin. Если вы хотите узнать период обратного охвата для вашего DataVault, обратитесь к вашему менеджеру по работе с клиентами в Tenjin.

• события
• ad_engagements
• показатели отчетности
• показатели_отчетной_когорты