<instance_name>!GET_DRIVERS¶

在数据集中找到最重要的维度，从这些维度构建片段，然后确定这些片段中哪些对指标影响最大。

GET_DRIVERS 非常适合从具有大量维度的数据集中提取根本原因。此外，还支持连续维度，而无需将其预处理为分类维度，并能在结果中指出具有负面条件的维度（例如，“区域不是北美”）。

如果需要从此方法返回的数据中选择特定列，请使用 RESULT_SCAN。

语法¶

<model_name>!GET_DRIVERS(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  LABEL_COLNAME => '<label_colname>',
  METRIC_COLNAME => '<metric_colname>'
);

INPUT_DATA: 对表、视图或查询的引用。除 LABEL_COLNAME 和 METRIC_COLNAME 指定的列外，所有列都被视为 Top Insights 需要考虑的维度。数字列被视为连续维度，而字符串和布尔列被视为分类维度。要将数字列视为分类维度，请将其转换为字符串。
LABEL_COLNAME: INPUT_DATA 中布尔列的名称，指定为表示控制数据 (FALSE) 与测试数据 (TRUE) 的标签。
METRIC_COLNAME: INPUT_DATA 中 FLOAT 列的名称，代表受所含维度影响的相关值。


列	类型	描述
CONTRIBUTOR	ARRAY	描述算法片段或见解的字符串 ARRAY。
METRIC_CONTROL	FLOAT	控制期间特定段中的指标总值。
METRIC_TEST	FLOAT	特定市场细分中测试期间的指标总值。
CONTRIBUTION	FLOAT	该市场细分对指标变化的绝对影响。
RELATIVE_CONTRIBUTION	FLOAT	该市场细分的影响占测试组和对照组间的指标总体变化的比例。
GROWTH_RATE	FLOAT	该市场细分中指标的变化占其对照组指标的比例。

请参阅示例。