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사용자 정의 공식: 구문 및 정의

Amplitude Academy

사용자 정의 공식을 사용하여 고급옵션 시각화 생성

고급옵션 비교 결과를 생성하고, 순환 및 누적 지표를 적용하고, 추세를 시각화할 수 있습니다. 이 모든 작업을 하나의 차트에서 수행할 수 있습니다.

시작하기

이벤트 세분화 또는 데이터 테이블 차트에서 측정 방법 모듈의 고급옵션 드롭다운에 있는 수식 옵션을 사용하면 분석을 수행할 때 보다 유연하게 수행할 수 있습니다. 사용자 정의 공식은 동일한 차트에서 분석을 비교하는 데에도 도움이 됩니다.

20개 이상의 사용자 지정 공식 중에서 선택하여 필요한 측정 기준을 구성할 수 있습니다. 하나의 차트에 최대 10개의 수식을 표시할 수 있으며 이 수식은 세미콜론으로 구분됩니다.

이 문서에서는 사용자 정의 공식의 원리를 설명하고 바로 사용할 수 있는 공식의 예제를 제공합니다.

이벤트와 세션 입력을 하나의 표현식으로 결합하려면(예: 세션당 수익 또는 세션당 카트에 추가), 데이터 테이블 또는 지표 익스플로러 차트에서 하이브리드 수식을 사용하십시오. 이벤트 세분화 차트는 이 페이지에 설명된 표준 이벤트 전용 수식 경로를 계속 사용합니다.

실험 결과 차트도 수식 지표를 사용하지만 이벤트 세분화 또는 데이터 테이블 차트와는 다른 방식으로 사용됩니다. 이러한 차이점에 대한 자세한 내용은 Amplitude의 실험 결과 차트에서 공식 지표 사용에 관한 이 도움말 센터 문서를 참조하세요.

수식 구문

수식에서 이벤트 모듈에서 선택한 이벤트를 해당 문자로 참조하십시오. 함수와 매개변수는 대소문자를 구분하지 않습니다. 또한 다음과 같은 산술 연산을 수행할 수 있습니다.

  • 괄호().
  • 더하기(+).
  • 빼기(-).
  • 곱셈(*).
  • 나누기(/).

예를 들어 수식의 문자 UNIQUES(A)A는 View Item Details이벤트를 나타내는 반면 수식의 문자 UNIQUES(B)B는 이벤트를 Add Item to Cart나타냅니다. 이 설정은 품목의 세부 정보를 본 사용자와 해당 품목을 장바구니에 넣은 사용자의 비율을 보여줍니다.

이벤트로 구성된 수식을 작성하여 각 이벤트를 속성별로 그룹화할 수 있습니다. 수식이 유효하려면 사용자가 세그먼트화하는 모든 이벤트에서 속성 값이 일치해야 합니다.

예를 들어 Page Name라는 이벤트가 있는 경우 다음 속성 값은 일치하지 않습니다.

  • TutorialTUTORIAL (일치시에는 대소문자를 구분합니다.)
  • 11.0 (일치하지 않는 문자).

속성을 그룹화하는 순서 또한 중요합니다. 두 이벤트 모두 동일한 순서로 그룹화 기준 값을 가져야 합니다. 그렇지 않으면 Amplitude는 이벤트에 일치하는 그룹화 기준 값이 없다는 경고를 표시합니다.

복수 용어 공식을 사용한 순위 지정

그룹별과 함께 복수 용어 수식 지표를 사용할 경우 Amplitude는 최종 계산된 값이 아닌 수식의 모든 지표에 걸친 고유 사용자의 합계를 기준으로 그룹의 순위를 매깁니다. 이 순위는 높은 기수율 결과에 나타나는 그룹에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 테이블의 열 순위 지정 동작을 참조하십시오.

사용자 지정 수식을 사용하여 한 코호트의 사용자가 다른 코호트의 사용자보다 특정 이벤트를 트리거하는 횟수가 얼마나 많은지를 확인할 수 있습니다.

두 개의 다른 코호트나 사용자 세그먼트 대상 구간의 지표를 비교하려면 UNIQUES(A1)/UNIQUES(A2)이벤트를 지정하는 문자에 세그먼트 번호를 추가하십시오. 이 설정은 동일한 이벤트에 대한 코호트의 성과의 비율을 그래프에 그려진 단일 선으로 표시합니다.

수식에 다음 접두어를 추가하여 지표를 백분율 또는 달러로 볼 수도 있습니다.

  • 백분율(%:).
  • 달러($:).

사용 가능한 공식 목록

이 섹션에서는 지표, 총괄 및 함수 유형별로 사용 가능한 수식을 나열합니다. 수식 이름을 클릭하여 해당 구문을 검토합니다.

측정 단위 공식

지표 수식을 사용하면 관심 있는 특정 이벤트에 대한 지표를 질의할 수 있습니다. 이 수식은 녹색 색상 코딩을 사용합니다. 각 지표 수식에는 관심 있는 이벤트에 해당하는 문자가 매개변수로 필요합니다.

집계 공식

집계 공식을 사용하면 관심 있는 지표 및 이벤트에 대해 롤링 평균 또는 이동 구간을 질의할 수 있습니다. 이 수식은 보라색 색상 코딩을 사용합니다. 각 집계 수식에는 집계할 지표, 관심 있는 이벤트 및 집계 기준 간격이라는 세 가지 구성 요소가 필요합니다.

함수 공식

함수 수식을 사용하면 관심 있는 특정 이벤트 및 지표에 대한 수학 함수를 쿼리할 수 있습니다. 이 수식은 파란색 색상 코딩을 사용합니다. 각 함수 수식에는 상수이거나 이벤트를 포함하는 다른 수식인 값이 필요합니다.

측정 단위 공식

활성

이벤트를 트리거한 활성 사용자의 비율을 반환합니다.

이 값은 측정 카드의 Active %지표와 동일하지만 여기서는 소수 형식으로 표시됩니다.

예제

ACTIVE(A)에는 View Item Details 이벤트를 트리거한 활성 사용자의 비율이 표시됩니다.

ARPAU

활성 사용자당 총 수익을 통화 형식으로 반환합니다.

ARPAU 는 이벤트의 숫자 특성별로 그룹화할 때만 작동합니다. $:접두어는 선택 사항이며, 접두어가 있으면 출력 형식이 통화임을 보장합니다.

예제

ARPAU은(는)일반 전자 상거래 회사의 활성 사용자당 평균 수익을 계산하는 데 사용됩니다.

ARPAU은(는) 합산 공식과 함께 사용할 수 없습니다.

AVG

사용자가 이벤트를 트리거한 평균 횟수를 반환합니다.

예제

AVG(A); AVG(B)에서는 사용자가 View Item Details을(를) 트리거한 평균 횟수(이벤트 A)와 사용자가 Add Item to Cart을(를) 트리거한 평균 횟수(이벤트 B)를 동일한 차트에 표시합니다.

빈도백분위수

모든 사용자에 대해 입력된 백분위수 이벤트 빈도를 반환합니다.

백분위수는 지정된 값 비율이 그 이하로 떨어지는 값을 나타내는 측정값입니다. 그 결과를 사용하여 파워 사용자의 행동 코호트를 생성하고 코호트에 속하지 않는 사용자와 이들을 구별하는 요소를 분석하십시오.

예제

FREQPERCENTILE(A, 0.9)에서는 View Item Details 이벤트를 트리거한 사용자의 90백분위수를 표시합니다.

히스토그램

선택한 기간 동안 고유 사용자당 이벤트 빈도의 분포를 반환합니다.

HIST의 구문은 사용자 세션 차트에 따라 약간 다릅니다. 이는 세션이 측정 단위의 초점이기 때문입니다.

사용자 세션이 지속되는 시간을 이해하려는 경우 이 변형을 사용하십시오.

백분위수

그룹화되는 속성의 입력된 백분위수를 반환합니다.

이 함수는 이벤트의 숫자 속성별로 그룹화할 때만 작동합니다.

예제

PERCENTILE(A, 0.9)에서는 모든 Complete Purchase 이벤트의 수익에 대한 90백분위수를 반환합니다. PERCENTILE은(는) 로드 횟수를 추적하여 특정 비율의 로드 횟수가 특정 임계값 이하로 유지되도록 할 때에도 유용합니다.

PROPAVG

그룹화할 기준이 되는 속성 값의 평균을 반환합니다.

PROPAVG 는 이벤트의 숫자 특성별로 그룹화할 때만 작동합니다. 여러 속성을 기준으로 그룹화하는 경우 수식은 첫 번째 group-by 절을 사용하여 계산을 실행합니다.

PROPAVG 수식은 선택한 속성 값이 (none)인 이벤트를 무시합니다.

예제

PROPAVG을(를) 사용하여 특정 날짜에 완료된 구매로 인해 발생한 평균 수익을 계산합니다.

속성카운트

이벤트를 그룹화하는 기준으로 속성에 대한 고유 속성 값의 수를 반환합니다.

PROPCOUNT 는 개별 속성 값의 추정치입니다. 추정치는 HyperLogLog 알고리즘에서 비롯되며 그 정확도는 IT가 작업해야 하는 데이터의 양에 따라 달라집니다. 상대 오차는 속성의 기수성에 따라 12,000개 미만의 고유 값에 대해 0.1% 범위이며, 12,000개 이상의 고유 속성 값에 대해 최대 0.5%입니다.

예제

DAU 차트에서 PROPCOUNT(A)은(는) 다음 기간동안 활성 사용자가 있었던 여러 국가의 수를 검색합니다.

PROPCOUNTAVG

각 사용자가 지정된 속성에 대해 갖고 있는 고유 값의 평균 수를 반환합니다.

예제

음악 앱은 각 Play Song or Video 이벤트의 Genre_Type 속성을 캡처합니다. Genre_Type(으)로 그룹화된 Play Song or Video에서 PROPCOUNTAVG을(를) 실행하면 Play Song or Video을(를) 실행하는 사용자당 고유 Genre_Type 값의 평균 수를 반환합니다.

속성히스토리

선택한 기간 동안 그룹화하려는 기준으로 지정된 속성 값의 분포를 반환합니다.

PROPHIST 는 이벤트에서 숫자 그룹별 속성으로 작동합니다. 여러 속성을 기준으로 그룹화하는 경우 수식은 첫 번째 group-by 절을 사용하여 계산을 실행합니다.

예제

PROPHIST(A)에서는 선택한 기간 동안 구매를 완료한 사용자의 장바구니 값의 막대 그래프를 표시합니다.

PROPMAX

이벤트를 그룹화할 기준이 되는 속성의 최대값을 반환합니다.

프로피민

이벤트를 그룹화할 기준이 되는 속성의 최소값을 반환합니다.

프로섬

이벤트를 그룹화할 기준이 되는 속성 값의 합계를 반환합니다.

PROPSUM 는 이벤트의 숫자 특성별로 그룹화할 때만 작동합니다. 여러 속성을 기준으로 그룹화하는 경우 수식은 첫 번째 group-by 절을 사용하여 계산을 실행합니다.

예제

PROPSUM(A)에는 Complete Purchase 이벤트로 인해 발생한 총 수익이 표시됩니다.

PROPSUM의 구문은 사용자 세션 차트에 따라 약간 다릅니다. 이는 세션이 측정 단위의 초점이기 때문입니다.

아래 차트는 모든 세션에 걸친 총 시간을 초 단위로 보여 줍니다.

userSessionsPROPSUM.png

총 수익

통화 형식으로 지정된 수익 속성의 합계를 반환합니다.

REVENUETOTAL 는 이벤트의 숫자 특성별로 그룹화할 때만 작동합니다. $:접두어는 선택 사항이며, 접두어가 있으면 출력 형식이 통화임을 보장합니다.

예제

$:REVENUETOTAL(A)에서는 구매로 인해 발생한 일별 총 수익을 보여줍니다.

합계

사용자가 이벤트를 트리거한 총 회를 반환합니다.

예제

TOTALS(A); TOTALS(B)에서는 사용자가 항목의 세부 정보를 본 총 회(이벤트 A)와 사용자가 항목을 장바구니에 추가한 총 회(이벤트 B)를 보여줍니다.

고유 사용자

이벤트를 트리거한 고유 사용자 수를 반환합니다.

UNIQUES의 구문은 사용자 세션 차트에 따라 약간 다릅니다. 이는 세션이 측정 단위의 초점이기 때문입니다.

이 예

UNIQUES(A)/UNIQUES(B)에서는 1분 이상 세션에 참여한 사용자와 하나 이상의 Search Items 이벤트가 포함된 세션에 참여한 사용자 간의 비율이 표시됩니다.

userSessionsUNIQUES.png

이벤트 합계

각 세션 다음 기간동안 트리거된 총 이벤트 수를 반환합니다.

이 수식 지표는 사용자 세션 차트에서 사용할 수 있습니다.

예제

EVENTTOTALS(A)에서는 모든 세션에 걸친 Page Viewed 이벤트 수를 반환합니다.

세션 합계

세션 수를 반환합니다. 사용자 세션이벤트 세분화 차트 모두에서 사용할 수 있습니다.

전달할 값은 사용 중인 차트에 따라 SESSIONTOTALS다릅니다.

예제

아래 설정은 각 세션 동안 최소 하나의 Add to Cart 이벤트를 완료한 영국의 모든 사용자에 대한 지난 30일 동안의 일별 총 세션 수를 보여줍니다.

세션합계차트.png

시맨틱토탈

배열 속성의 계산 방법을 명시적으로 제어하면서 이벤트가 발생한 총 횟수를 반환합니다.

이를 통해 카트 속성별로 그룹화할 때 이벤트 수 및 평균 측정 컨트롤에서 사용할 수 있는 동일한 카운팅 옵션에 공식을 기반으로 액세스할 수 있습니다.

예제

Checkout 이벤트에는 카트 속성 item_list.product_category이(가) 있습니다. 단일 Checkout 이벤트에 동일한 제품 범주 "타코"에 속하는 두 개의 타코(크런치 타코 1개와 소프트 타코 1개)가 포함된 경우:

  • SEMANTICTOTALS(A, UNIQUE_ARRAY_VALUES) 1개의 체크아웃 이벤트를 계산합니다.
  • SEMANTICTOTALS(A, ALL_VALUES) 체크 아웃 항목이 2개나 있습니다.

TOTALS의 기본 동작은 변경되지 않습니다('항목 계산'과 동일). 이벤트 계산과 항목 계산 대상 구간 명시적으로 선택해야 할 때 SEMANTICTOTALS을(를) 사용하십시오.

집계 공식

CUMSUM

차트의 시간 프레임 동안 누계와 함께 선택한 이벤트에 대한 지표를 반환합니다.

CUMSUM(UNIQUES, A) 는 각 데이터 포인트에 대해 중복 제거된 고유 사용자 수행 회수가를 반환합니다.

예제

:지난 30일 동안 Complete Purchase 이벤트로 인한 일일 누적 수익 합계입니다. 2월 22일의 데이터 포인트는 2월 20일, 21일, 22일에 발생한 수익의 합계입니다.

ROLLAVG

선택한 간격 동안의 롤링 평균과 함께 선택한 이벤트에 대한 지표를 반환합니다.

일일 차트는 일일 간격에 대해서만 롤링 평균을 허용합니다.

예제

일별 활성 사용자 위에 주간 롤링 평균을 겹쳐놓았습니다. 파란색 선은 일일 활성 사용자를 나타내며 녹색 선은 주간 순환 평균을 나타냅니다. 이 비교를 사용하여 일일 활성 사용자 수행 회수가 순환 평균보다 높은지 낮은지 확인하십시오.

롤윈

사용자가 지정한 일수, 주 수 또는 개월 수의 이동 구간과 함께 선택된 이벤트에 대한 지표를 반환합니다.

차트에 표시되는 일, 주 또는 월은 이동 구간의 마지막 날입니다.

예제

이 차트는 먼저 각 시간 간격에 대한 새 사용자를 계산한 다음 이를 기반으로 이동 구간 집계를 수행합니다.

ROLLWINBEFORE

사용자가 지정한 간격 수에 걸쳐 이동 구간을 사용하여 선택된 이벤트에 대한 지표를 반환하며, 코호트 필터가 적용되기 전에 적용됩니다.

예제

이 차트는 먼저 각 시간 간격에 대한 순환 활성 사용자를 계산한 다음 그 위에 새 사용자 코호트 필터를 적용합니다.

함수 공식

EXP

e를 지정된 값의 제곱으로 반환합니다.

예제

EXP(AVG(A))에서는 사용자가 티켓을 구매한 평균 횟수를 지수로 하는 _e_의 거듭제곱을 계산합니다.

LN

값의 자연 로그를 반환합니다. 즉, 밑이 e인 로그입니다.

예시

LN(UNIQUES(A))에서는 이벤트 A를 트리거한 고유 사용자 수의 자연 로그를 계산합니다.

로그

값의 로그를 지정된 기준으로 반환합니다.

예제

LOG(UNIQUES(A), 3)에서는 고유 활성 사용자 수의 밑이 3인 로그를 반환합니다.

LOG10

값의 로그를 밑이 10인 로그로 반환합니다.

예제

LOG10(AVG(A))에서는 사용자가 Complete Purchase을(를) 트리거한 평균 횟수의 10진수 로그를 반환합니다.

거듭제곱

지정된 지수로 거듭제곱된 값을 반환합니다.

예제

POWER(UNIQUES(A), 2)에서는 이벤트 A를 트리거한 고유 사용자의 제곱수를 반환합니다.

SQRT

값의 제곱근을 반환합니다.

예제

SQRT(TOTALS(A))에서는 사용자가 이벤트 A를 트리거한 총 횟수의 제곱근을 반환합니다.

트렌드라인

값의 일반 최소 제곱 선형 회귀 추세선을 반환합니다.

비교를 위해 이 수식과 함께 다른 사용자 정의 수식을 플롯하는 것을 적극 고려하십시오. 그렇지 않으면 이 TRENDLINE함수는 차트에 컨텍스트가 없는 직선을 제공합니다.

예제

TRENDLINE을(를) 사용해 노래 또는 비디오를 구매하는 사용자 수의 추세선을 파악하고 이를 고유 사용자 수와 비교합니다.

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