Matchingを使用すると、WEBサイトのクリックストリームデータなどから、一連の動きにマッチしたデータを抽出することができます。「広告をクリック→商品を見る→レジに行く→購入」というパターンにマッチしたデータのみ抽出してコンバージョン分析に活用することができます。MatchingはMATCH句を使用します。※オプションPATTERN節で定義されたパターンが一致するウィンドウデータの範囲を定義します。PATTERN節で定義された一致パターンによってデータを分割します。PARTITION句を省略すると、データセット全体が単一のパーティションとみなされます。パーティション内でのソート順を指定します。イベントタイプを構成するブール式を正規表現で定義します。各行を評価するためのイベント名を指定します。falseを返す式)を指定します。パターン名を指定します。パターンマッチングのルールを正規表現で指定します。Entry→0以上のOnsite→Purchaseにマッチするログのみを抽出する場合は以下のように指定します。※オプション同じ行に対して複数のイベントが同時にtrue(マッチする)と評価された場合の動作を指定します。EVENTS各行に対してマッチするイベントが1つのみの場合に指定します。複数のイベントがマッチする場合はエラーが返ります。EVENT各行に対してマッチするイベントが複数ある場合、SQL内で最初に定義されたイベントが選択されます。Matching関数を使用してコンバージョン分析を行います。rows)本例では、website1.comを広告ページのURL、website2.comを別ページのURL、website3.comを自社ECサイトのURLと仮定します。EVENT);DEFINE節では各行のデータを条件に応じて「Entry」「Onsite」「Purchase」と定義しています。・自社ECサイトのwebsite3.com内で商品を購入→「Purchase」と定義PATTERN節では「Entryから始まり、1回以上のOnsiteを経由し、Purchaseに至る」という条件にマッチした行を抽出するよう定義しています。rows)上記を実行すると、uid,sid単位で条件に合致したデータのみが抽出されます。本例ではuid1、2のデータが条件に合致しました。uid3は商品を購入していますが、広告ページ(website1.com)からの訪問ではないため抽出されません。Matchingで抽出した結果を使用することで、購入に至るまでにどのようなサイトを見たかといったコンバージョン分析を行うことが容易になります。9.2で確認しています。technology.。