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# フィルター機能

分析モデルを使用すると、特定のグループの行動のみを分析したり、特定の条件を満たすイベントを正確に特定したり、異常なデータを除外して分析の精度を確保したりするために、フィルター機能を利用できます。

# 機能説明

フィルター機能は、指定したプロパティと条件に基づいてデータをフィルタリングするのに役立ちます。イベントプロパティ、ユーザープロパティ、ユーザータグ、およびユーザーコホートはすべてフィルタープロパティとして使用できます。

例えば、app storeの課金状況を分析したい場合、フィルター条件に「ソースチャネルがapp storeと等しい」を設定すると、ソースチャネルがapp storeの課金イベントのみでユニークユーザーを計算されます。

その上で特性を満たすユーザーを選択したい場合は、別の並列条件を追加してユーザーをフィルター処理できます。この条件は、[ソースチャネルがapp storeに等しい]と「and」の関係があります。つまり、両方のイベントがトリガーしたユーザーが計算されます。

並列条件の関係を「or」に変更すると、取得されるデータ結果は、2つのイベントのいずれかを満たすトリガーユーザーの数になります。複数の並列条件を柔軟に設定し、分析内容をより正確に特定することもできます。

分析モデルでは、単一の分析指標のみをフィルターすることも（図2）、「全体フィルター」ですべての分析指標に有効なフィルター条件を設定することもできます（図3）。分析指標のタイプがカスタムの場合は、一部のイベントのみ有効な単一フィルター (図 1) を実行することもできます。

# フィルター条件のロジック

文字列タイプ

  • 等しい：選択したプロパティは構成内の任意の値と同じです

  • 等しくない：選択したプロパティには値があり、構成内のすべての値とは異なります

  • 含む： 選択したプロパティは入力した文字と完全一致する部分があります。

  • 正則マッチング：カスタマイズ可能で、選択したプロパティはマッチングルールを満たす必要があります。

--常用の正則マッチング
--頭はxxx
^.[xxx]

--末はxxx
.[xxx]$

--漢字構成のみ
^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$

--文字数はx～yの間
^.{x,y}$

リスト型タイプ

  • エレメントあり：リスト構成内の任意の値と同じエレメントが存在します。

時間型タイプ

  • 現在日付との比較：選択したプロパティと「今日」の間の自然日数が範囲内にあり、負の数は前を表し、正の数は以降を表します
  • イベントの発生時刻との比較：
    • 区間：選択したプロパティとイベント発生時間の時間差が範囲内にあり、負の数はその前を表し、正の数はその後を表します
    • 当日、当週、当月：選択したプロパティとイベント時刻が同じ日/週/月かどうか

データが条件を満たしているかどうかを判断したい際に、「日 (相対)」は自然日ではなく 24 時間に相当します。フィルター条件が、相対イベント発生時間が -1 日から +1 日の間であり、イベント時間が 2023 年 1 月 1 日の 17:00:00 であると仮定すると、選択されたプロパティは2023 年 12 月 31 日 00 ～ 2023 年 1 月 2 日 17:00:00 の間で、このイベントは条件を満たしているため除外されません。

DANGER

  1. 時間型のイベントプロパティは、比較前に表示タイムゾーンにオフセットされます。時間型のユーザープロパティまたはユーザータグはオフセットされません。
  2. イベント時間の相対は、タイムゾーンオフセット後のイベント時間となります。

オブジェクトグループ型

  • 条件に満たすオブジェクトが存在する：選択したプロパティの任意のオブジェクトが要件を満たします
  • 条件に満たすオブジェクトが存在しない：選択したプロパティの全てのオブジェクトが要件を満たしません
  • すべてのオブジェクトが満たす：選択したプロパティのすべてのオブジェクトが要件を満たしています。

上記の3つのフィルター条件を選択した後、オブジェクトのサブプロパティが満たす必要のある要件も構成する必要があります。複数の並列条件が対応されています。

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