关于多维数据集

多维数据集是使用多个维度层次结构提供的查询的 ID（最常见的是策略段）列表的同步段。 创建多维数据集后，可以在任意给定时间查看钻取多维数据集中两个维度的段交叉分析报表。

在创建多维数据集之前，必须执行以下初步任务：

创建策略段

创建基于策略段的维度

以下准则适用于多维数据集：

多维数据集度量标准可定义为遵循以下限制的任意 Campaign 表达式：

可以指定无限多个其他数值度量标准，且 Campaign 将会计算它们的最小值、最大值、总和及平均值。 所选度量标准可以是派生字段或永久派生字段。

单元计数（最小值、最大值、平均值、总数的百分比等等）上的聚合函数是自动计算的。

特性值（例如，avg(age)）上的聚合函数可自动计算最小值、最大值、总和及平均值。

派生字段中支持包含多个特性值（例如，(attribute1 + attribute2)）的表达式。

多维数据集进程支持派生字段和永久派生字段。

派生字段中支持 Groupby 表达式（例如，(groupby_where (ID, balance, avg, balance, (trxn_date > reference_date)))）。

派生字段和永久派生字段中支持与用户变量相关的表达式（在与多维数据集进程相同的流程图中定义且向 Distributed Marketing 公开）。 （有关 Distributed Marketing 的详细信息，请参见《Distributed Marketing 用户指南》。）

使用原始 SQL 自定义宏的派生字段中支持使用原始 SQL 的表达式

派生字段中支持使用自定义宏的表达式。

虽然多维数据集最多可由三个维度组成，但是一次只能为两个维度显示度量标准。 第三个未显示的维度仍将进行计算并存储在服务器上，但不用于该特定报告的可见选择/报告。

多维数据集可在单元和段上构建（例如，可在事务级别构建）。 但是，如果多维数据集是在单元上构建的，则它只在相应的流程图中可用。 因此，您可能希望基于策略段构建多维数据集。

除非您的表是标准化的，否则同时使用多对多关系和受众级别定义维度将生成意外结果。 由 Campaign 使用的多维数据集算法依赖于标准化表。 在选择和构建多维数据集之前，请通过汇总实现数据标准化（例如，通过数据准备会话汇总到客户级别）。

如果在非标准化维度上构建多维数据集，则交叉分析报表中的汇总计数会由于 Campaign 处理维度 ID 的方式而出错。 如果必须使用非标准化维度，请仅使用两个维度构建多维数据集，并使用 交易代替客户 ID 作为最低级别的非标准化维度度量标准，因为交易总额将是正确的。

创建多维数据集维度时，必须指定维度的名称、受众级别以及与维度相对应的表。 稍后，在会话或市场活动流程图中使用时，可映射此维度，就像映射数据库表一样。

应在用户不访问多维数据集时构建它们，通常是在工作时间之后和周末。