使用不同的归因模型或来自同一基础数据字段的回溯窗口创建多个指标。 用友好名称覆盖显示名称。 将格式应用于小数、时间、百分比等数据。 现在，使用规则生成器创建派生字段以进行更复杂的操作。 您在数据视图中选择或更改的任何设置都会在报告时运行 它们具有追溯性并且不会破坏您的数据。换句话说，更改会立即出现，可以通过预览功能实时迭代，并且不会永久更改基础数据。
当您测试和比较各种报告设置并构建派生字段以了解什么最适合您和您的业务时，这可以提供灵活性。 派生字段的用例 让我们回到营销活动的困境。数据已经持续几天，带有不同的跟踪代码变体，但无法正确进行分析。整理一份整体营销活动报告（更不用说营销渠道视图）将具有挑战性且耗时，特别是如果 印度电话号码清单 您必须创建手动解决方法的话。 派生字段有两个核心用例可以解决这个特定问题。 数据清理 目标：删除或修复错误数据以提供干净的报告。 痛点：数据可能会出现错误，无论是拼写错误、跟踪代码不正确、缺少或添加空格、收集的特定平台的细微差别、缩写等等。
在我们的示例中，似乎有几个营销渠道所有者错误地输入了一些跟踪代码，因此问题并非孤立于某个区域。 对于派生字段：这些现有的跟踪代码可以轻松更新，并且先前捕获的数据可以与正确的跟踪保持一致。派生字段使数据可以通过易于配置的规则轻松对齐、组合、修复或删除。用户可以使用查找和替换以及查找功能来替换错误值，修复不正确的格式或拼写，并确保最终用户访问的数据干净且易于解释。 价值：较小的修复可以避免昂贵的周期和更新，从而提高洞察速度。