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# 필터 기능

분석 모델을 사용하면 특정 그룹의 행동만을 분석하거나, 특정 조건을 충족하는 이벤트를 정확히 식별하거나, 이상 데이터를 제외하여 분석의 정확도를 확보하기 위해 필터 기능을 활용할 수 있습니다.

# 기능 설명

필터 기능은 지정된 속성과 조건을 기반으로 데이터를 필터링하는 데 도움이 됩니다. 이벤트 속성, 유저 속성, 유저 태그, 및 유저 코호트는 모두 필터 속성으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 앱 스토어의 결제 상황을 분석하고 싶은 경우, 필터 조건에 "채널이 앱 스토어와 같음"을 설정하면, 채널이 앱 스토어의 결제 이벤트만으로 유니크 유저를 계산합니다.

그 위에 특성을 충족하는 유저를 선택하고 싶은 경우는, 다른 병렬 조건을 추가하여 유저를 필터 처리할 수 있습니다. 이 조건은, [채널이 앱 스토어와 같음] 과 "AND"의 관계로 있습니다. 즉, 두 이벤트 모두를 트리거한 유저가 계산됩니다.

병렬 조건의 관계를 "OR"로 변경하면, 얻어진 데이터 결과는, 두 이벤트 중 어느 하나를 만족하는 트리거 유저의 수가 됩니다. 여러 병렬 조건을 유연하게 설정하고, 분석 내용을 더 정확하게 식별할 수도 있습니다.

분석 모델에서는, 단일 분석 지표만을 필터링하는 것도 (이미지 2), "전체 필터"로 모든 분석 지표에 유효한 필터 조건을 설정하는 것도 가능합니다 (이미지 3). 분석 지표의 타입이 커스텀인 경우, 일부 이벤트에만 유효한 단일 필터 (이미지 1)를 실행할 수도 있습니다.

# 필터 조건의 로직

문자열 타입

  • 같음: 선택한 속성은 구성 내의 임의의 값과 같습니다

  • 같지 않음: 선택한 속성에는 값이 있으며, 구성 내의 모든 값과는 다릅니다.

  • 포함: 선택한 속성은 입력한 문자와 완전히 일치하는 부분이 있습니다.

  • 정규식 일치: 유저 정의 가능하며, 선택한 속성은 매칭 규칙을 충족해야 합니다.

--일반적인 정규 표현식 매칭

--앞은 xxx
^.[xxx]

--끝은 xxx
.[xxx]$

--한자 구성만
^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$

--문자 수는 x~y 사이
^.{x,y}$

리스트 타입

  • 값 있음: 리스트 구성 내의 임의의 값과 같은 요소가 존재합니다.

시간 타입

  • 현재 날짜와의 비교: 선택한 속성과 "오늘" 사이의 자연 일수가 범위 내에 있으며, 음수는 이전을 나타내고, 양수는 이후를 나타냅니다.
  • 이벤트 발생 시간과의 비교:
    • 구간: 선택한 속성과 이벤트 발생 시간의 시간 차이가 범위 내에 있으며, 음수는 그 앞을 나타내고, 양수는 그 후를 나타냅니다.
    • 당일, 당주, 당월: 선택한 속성과 이벤트 시간이 같은 일/주/월인지 여부

데이터가 조건을 충족하는지 판단하고 싶을 때, "일 (상대)"는 자연 일이 아니라 24시간에 해당합니다. 필터 조건이, 상대 이벤트 발생 시간이 -1일에서 +1일 사이이며, 이벤트 시간이 2023년 1월 1일 17:00:00인 경우를 가정하면, 선택된 속성은 2023년 12월 31일 00 ~ 2023년 1월 2일 17:00:00 사이여야 하며, 이 이벤트는 조건을 충족하기 때문에 제외되지 않습니다.

::: 주의

  1. 시간 타입의 이벤트 속성은 비교 전에 표시 시간대로 오프셋됩니다. 시간 타입의 유저 속성 또는 유저 태그는 오프셋되지 않습니다.
  2. 이벤트 시간의 상대는, 시간대 오프셋 후의 이벤트 시간이 됩니다.

:::

오브젝트 그룹 타입

  • 조건을 충족하는 개체가 존재함: 선택된 속성의 임의의 개체가 요건을 충족합니다.
  • 조건을 충족하는 개체가 존재하지 않음: 선택된 속성의 모든 개체가 요건을 충족하지 않습니다.
  • 모든 개체가 충족함: 선택된 속성의 모든 개체가 요건을 충족합니다.

위의 세 가지 필터 조건을 선택한 후, 개체의 서브 속성이 충족해야 할 요건을 구성해야 합니다. 여러 병렬 조건이 지원됩니다.

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