应用CDP主题数据集

主题数据集，是指DataWind从增长营销与融合分析的角度出发，为企业客户提供的内置数据集与融合分析能力，包括VeCDP（简称CDP）、GMP 两款火山引擎数智平台的增长营销系列产品数据，构建营销主题数据集，让用户能够在业务营销场景中，缩短数据获取路径，快捷实现融合分析与数据消费。

当用户当前使用版本同时部署了客户数据平台（以下简称CDP）和智能数据洞察（以下简称DataWind），且具备使用权限时，支持DataWind中创建的群体在CDP中沉淀，并通过CDP的能力进行群体洞察与人群的营销应用等；同时，支持CDP中的人群和标签在DataWind中进行灵活的可视化探索，帮助用户做更深入的分析。（本功能为增值模块，如您需要使用，请联系贵公司的商务人员或客户成功经理咨询购买事宜）。下文将为您具体介绍。

2.1 打开主题数据集

CDP主题数据集包含群体数据集和标签数据集两类。

（1）在左侧的数据集列表中可以看到 tab 选项，分为【自定义数据集】和【主题数据集】，开关控制打开哪些菜单，取决于用户同时购买了哪些营销套件产品。比如，若用户同时购买了CDP+GMP+DataWind，则在左侧列表中，展示CDP、GMP。找到 CDP 文件夹，选择需要的数据集。

（2）当点击某个指定数据集名称时，右侧会展示该数据集的详细信息，在数据集的详情部分，可以查看到数据集详细配置信息，包括数据集数据预览、模型信息、血缘视图、行列权限、数据脱敏等。

2.2 群体数据集应用

2.2.1 导入群体数据集

（1）手动导入
群体数据集支持在DataWind中手动导入，点击群体数据集文件夹右侧的加号，然后进入「新建群体数据集」。用户可以搜索或筛选群体，然后点击「导入」，那么CDP中的群体数据集就可以进入DataWind中了。

（2）从CDP跳转至DataWind
如果您是在CDP产品中，可通过进入“用户分群”模块，点击人群包对应的“操作”按钮，在下拉选项中选择“自由分析”的方式进入DataWind，从而做进一步的分析。

即可跳转至DataWind的“可视化探索”模块中，对人群进行更深度的分析。

2.2.2 基于DataWind群体数据集的群体深度分析

用户DataWind可视化探索界面，可查看某群体在其他DataWind群体数据集下的情况，例如查看某群体在【订单数据】中的变化趋势，或者查看某群体在【学生上课详情数据】中的预约课程分布情况，从而聚焦群体特征，便于运营同学针对性地调整策略。

*注意：在CDP中具备“用户分群”模块权限的用户，才能在DataWind中使用来自CDP的群体

2.3 标签数据集应用

2.3.1 导入标签数据集

在CDP中创建标签后，DataWind中将自动生成标签结果数据集。用户可以在DataWind中通过可视化探索深入分析标签结果数据集，为后续的精细化运营提供数据指导。

*位置1展示标签数据集的名称；

*位置2展示标签，一个标签相当于一个字段。

鼠标悬浮在数据集名称位置，或点击“切换标签集”按钮，可以查看当前标签数据集名称、描述及所有者。

2.3.2 基于CDP标签数据集的群体深度分析

用户DataWind可视化探索界面，可查看某群体在不同标签维度的特征，通过DataWind中丰富的图表及分析能力帮助用户进行更深度的洞察。

*注意：

• 用户需同时具备CDP标签权限及DataWind的项目查看权限，才能在DataWind中查询有查看权限的标签字段。权限需在CDP及DataWind各自的“项目中心”开启。

2.4 关联分析

用户还可以使用CDP主题数据集、其他主题数据集，以及自己创建的自定义数据集，进行关联处理，进而实现融合分析。
详情说明：《关联分析》
步骤概览：
第一步，准备好主题数据集和自定义数据集；
第二步，使用关联数据集，将主题数据集和自定义数据集进行关联处理；
第三步，利用关联后的数据集，进行可视化查询，制作图表与分析；

第四步，构建属于自己的营销效果分析等主题仪表盘。

2.5 延伸使用

创建数据集时选择“编辑”，在“标签配置”位置开启可制作标签按钮，即可开启群体配置；

2.5.1 归因建群体

第一步：支持DataWind中创建的群体在CDP中沉淀，并通过CDP的能力进行群体洞察与人群的营销应用等。例如，在DataWind中打开数据集，勾选所需维度和指标，查看“利润”的趋势变化折线图，找到一个数据波动的节点，进行归因分析。

第二步：在归因分析报告中查看导致数据波动的关键维度，通过“新建群体”即可创建出引起本次波动的主要原因的群体。

第三步：在DataWind中创建群体后，用户即可前往CDP-“群体洞察”模块，点击“新建洞察报告”，并圈选出刚才在DataWind中创建的群体，选择洞察维度，查看并解读生成的洞察结果。

第四步：用户可以基于洞察结果可以总结该人群包在哪些标签维度下最显著，并将显著人群导出为新的人群包，用于营销应用等后续更精细化的运营。

2.5.2 可视化查询建群体

第一步：可视化查询筛选群体支持更多复杂条件筛选，点击右上角“保存为群体”，配置标签基础信息，主要包含：群体名称、描述、更新方式和更新频率。

第二步：在DataWind中创建群体后，用户即可前往CDP进行群体的洞察和应用。

3.1 注意

（1）使用前提：同时购买了CDP、DataWind两款火山引擎数智平台的产品（私有化版本），且部署在同一个集群环境中，CDP需要V1.21及以上版本，DataWind需要V2.58.0及以上版本。
（2）相比于常规的自定义数据集，主题数据集仅支持可视化查询与标签设置，不支持如下功能：

• 编辑基础信息；
• 申请权限与权限分配；
• 修改数据集；
• 转移所有者或告警人；
• 归因分析配置、跨项目配置、可视化查询配置与聚合加速配置；
• 切换优先级、切换资源组、切换队列；
• 申报 Healer SLA；
• 移动、复制、删除。

3.2 特殊情况说明

标签结果数据集受CDP配置的数据级别权限限制，用户仅可查看和使用有权限的标签，但或有可能给DataWind用户带来使用困惑，特此说明：

假设用户在CDP中配置数据级别权限，配置小A的数据权限如下，此时，小A在CDP中创建标签/圈人/洞察等均在该数据权限的范围下使用。

当小A在DataWind的可视化查询时，选择维度为“city”，筛选近30天的数据，发现存在“city”为“西安”，对应用户数为5668，如下图：

出现以上情况的主要原因是：
CDP中配置的数据级别权限，是通过圈选标签的形式配置数据节点，是以最近一天baseid刷新的数据为准进行权限控制的，而在DataWind可视化查询时若选择筛选近30天的数据，则查询出来的结果为近30天的全部数据，因此会出现上图所示的「多行用户记录」的查询结果。