- 有关 Singular 数据目的地的介绍，请参阅Singular Data Destinations (ETL) FAQ。
- 有关用户级数据的数据模式，请参阅数据目的地：用户级数据模式。
- 更新 [2022 年 4 月]：在 SKAdNetwork 数据模式中，skan_revenue指标已取代旧的skan_estimated_revenue指标。同样，skan_roi也取代了skan_estimated_roi。
skan_revenue 现在包含所有获得的收入，无论其来源（IAP 或广告 Mon）或转换模式如何。
使用 Singular 数据目的地时，Singular 会将数据源中的数据标准化，并将其与数据模式相匹配，以便于在数据库中进行查询。
Singular 提供多种数据模式可供选择。每个模式都定义了一组不同的维度和指标，Singular 数据目的地会将这些维度和指标加载到你的数据库中。
注：有关每个字段的更多信息，请参阅《Singular 指标和维度词汇表》。
一个数据模式只能包含一种数据类型--网络、归因、广告货币化、SKAN 或网络数据。请使用下面的列表帮助您选择最适合您需求的数据模式。
网络数据模式
网络数据模式包括从不同广告网络（如 Facebook、Unity 等）提取的汇总数据。
活动数据模式
适用于活动级和网络级优化。使您的数据占用空间更小、更易于管理。
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
app
source
os
platform
country_field
adn_sub_adnetwork_ name
adn_account_id
adn_account_name
adn_campaign_id
adn_campaign_name
adn_sub_campaign_id
adn_sub_campaign_name
adn_campaign_url
Metrics:
adn_cost
adn_original_cost
adn_original_currency
adn_impressions
adn_clicks
adn_installs营销活动和关键词数据模式
支持搜索活动的关键字级优化。
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
app
source
os
platform
country_field
adn_sub_adnetwork_ name
adn_account_id
adn_account_name
adn_campaign_id
adn_campaign_name
adn_sub_campaign_id
adn_sub_campaign_name
adn_campaign_url
keyword_id
keyword
Metrics:
adn_cost
adn_original_cost
adn_original_currency
adn_impressions
adn_clicks
adn_installs广告系列、关键词和发布者数据模式
帮助您优化基于发布商的出价、白名单和黑名单。可创建大量数据！
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
app
source
os
platform
country_field
adn_sub_adnetwork_ name
adn_account_id
adn_account_name
adn_campaign_id
adn_campaign_name
adn_sub_campaign_id
adn_sub_campaign_name
adn_campaign_url
keyword_id
keyword
publisher_id
publisher_site_id
publisher_site_name
Metrics:
adn_cost
adn_original_cost
adn_original_currency
adn_impressions
adn_clicks
adn_installs广告系列和创意数据模式
支持基于创意的优化。
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
app
source
os
platform
country_field
adn_sub_adnetwork_ name
adn_account_id
adn_account_name
adn_campaign_id
adn_campaign_name
adn_sub_campaign_id
adn_sub_campaign_name
adn_campaign_url
creative_type
adn_creative_id
adn_creative_name
creative_url
creative_image
creative_text
creative_width
creative_height
creative_is_video
asset_id
asset_name
Metrics:
adn_cost
adn_original_cost
adn_original_currency
adn_impressions
adn_clicks
adn_installs归因数据模式
跟踪数据（来自 Singular MMP）
该模式包括来自 Singular SDK 的聚合数据（或在使用 S2S 代替 SDK 的情况下的 S2S 事件）。
这类数据通常包括安装量和额外的安装后事件，如收入。
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
app
source
os
platform
country_field
tracker_account_id
tracker_campaign_id
tracker_campaign_name //from the attribution provider
tracker_name
tracker_sub_campaign_id
tracker_sub_campaign_name
unified_campaign_name //combined from the network data (prioritized) and attribution provider. This field should be used to combine data with the data pulled from the networks
unified_campaign_id
Metrics:
revenue
tracker_impressions
tracker_clicks
tracker_installs
Cohorts: 1d, 7d, actual. Additional cohort periods can be added manually when setting up the data destination
广告货币化数据模式
广告货币化数据模式
帮助您跟踪广告收入。
Dimensions:
data_connector_source_name
data_connector_id
data_connector_username
data_connector_timestamp_utc
date
etl_query_timestamp_utc
app
source
os
platform
ad_country
ad_type_id
ad_type_name
ad_placement_id
ad_placement_name
instance_id
instance_name
original_revenue_currency
Metrics:
ad_requests
ad_impressions
ad_clicks
ad_revenue
original_ad_revenue
SKAdNetwork数据模式
SKAdNetwork 原始数据模式
这些模式提供 SKAdNetwork 回传中接收到的 SKAdNetwork 原始数据。
两种模式都包含相同的字段。不同之处在于，其中一个模式给出的日期是收到回帖的日期，而另一个模式给出的日期则是由 Singular 计算得出的预计安装日期（请参阅Singular 如何计算安装日期/归属日期？）
Dimensions:
app
country_field
data_connector_id
data_connector_source_name
data_connector_timestamp_utc
data_connector_username
date
etl_query_timestamp_utc
skan_app_id
skan_campaign_id
skan_conversion_value
skan_conversion_value_description
skan_digit_3
skan_digit_4
skan_network_id
skan_publisher_id
skan_redownloads
skan_source_domain
skan_unified_conversion_value
skan_validated
skan_version
skan_view_through
source
tracker_campaign_id
tracker_campaign_name
Metrics:
skan_conversion_values_count
skan_conversion_values_ratio
skan_installs
skan_p2_postbacks
skan_p3_postbacks
SKAdNetwork 数据模式
这些模式根据解码的 SKAdNetwork 回传提供有关 SKAdNetwork 广告系列的数据，以及有关相同广告系列的网络数据（如果可用）。
两种模式都包含相同的字段。不同之处在于，一个模式中给出的日期是收到回贴的日期，而另一个模式中给出的日期是由 Singular 计算得出的预计安装日期（请参阅Singular 如何计算安装日期/归属日期？）
Dimensions:
app
country_field
data_connector_id
data_connector_source_name
data_connector_timestamp_utc
data_connector_username
date
etl_query_timestamp_utc
skan_redownloads
skan_unified_publisher_id
skan_validated
skan_view_through
source
sub_campaign_id
sub_campaign_name
unified_campaign_id
unified_campaign_name
Metrics:
adn_cost
custom_clicks
custom_impressions
skan_admon_revenue
skan_combined_revenue
skan_conversion_values_count
skan_iap_revenue
skan_installs
skan_p2_postbacks
skan_p3_postbacks
skan_revenue
tracker_installs
SKAdNetwork 高级分析模式
这两个模式提供 Singular 独有的 SKAN 高级分析指标，包括建模 SKAN 收入和 7d SKAN 收入。在SKAN 高级分析常见问题解答中了解更多信息。
这两个模式都包含相同的字段，但其中一个模式中给出的日期是收到回贴的日期，而另一个模式中给出的日期是由 Singular 计算得出的预计安装日期 （请参阅Singular 如何计算安装日期/归属日期？）
Dimensions:
app
data_connector_id
data_connector_source_name
data_connector_timestamp_utc
data_connector_username
date
etl_query_timestamp_utc
skan_redownloads
skan_validated
skan_view_through
source
sub_campaign_id
sub_campaign_name
unified_campaign_id
unified_campaign_name
Metrics:
adn_cost
custom_clicks
custom_impressions
modeled_skan_revenue
modeled_skan_revenue_7d
skan_conversion_values_count
skan_installs
skan_p2_postbacks
skan_p3_postbacks
skan_revenue
tracker_installs
统一数据模式
统一数据模式
该模式提供的数据在我们的统一报告中可用。
Dimensions:
app
source
unified_campaign_name
unified_campaign_id
Metrics:
adn_cost
custom_clicks
unified_installs
unified_revenue_1d
unified_revenue_7d
网络数据模式
网络数据模式
这些模式提供有关网络活动的数据。
Dimensions:
adn_account_id
adn_account_name
adn_campaign_id
adn_campaign_name
adn_sub_campaign_id
adn_sub_campaign_name
app
country_field
data_connector_id
data_connector_source_name
data_connector_timestamp_utc
data_connector_username
date
etl_query_timestamp_utc
os
platform
source
utm_campaign
utm_content
utm_medium
utm_source
utm_term
Metrics:
adn_clicks
adn_cost
adn_impressions
adn_installs
new_visitors
re_engaged_visitors
revenue_actual
total_web_conversions常见问题
将来可以更改数据模式吗？
一旦创建并保存了数据目标，就不能切换到其他数据模式。这是因为在有现有数据的实时数据库中更改表结构会带来很多危险和麻烦。
如果需要更改数据模式，只需创建一个新的目标即可。在创建新目标之前，可以先删除旧表，或者配置新目标，将数据加载到名称不同的新表中。这一过程将确保您的数据安全，现有查询和工作负载也能继续工作。
能否创建自定义数据模式？
在选择和设置数据模式时，您可以选择自定义维度和自定义事件添加到模式中。
Singular支持高级客户的进一步自定义。Singular数据目的地也支持Singular应用程序接口支持的任何字段（请参阅 "指标和维度 "了解完整列表）。如果您需要现有模式中没有的特定字段组合，请与 Singular 客户成功经理讨论或联系 Singular。