定义数据模型

在 Data Management → Tables 注册仓库表，让团队的其他成员可以在这些表之上构建实验、指标与受众。

ABetterChoice 不会复制您的数据 —— 它直接读取您已连接的仓库（当前为 BigQuery）。每张已注册的表都向平台声明"这张 BigQuery 表在我的实验数据模型里扮演哪个角色"。

三种表类型

类型	角色	是否运行实验所必需？
分流表 (Assignment Table)	记录"谁在什么时间看到了哪个实验的哪个变体"。是曝光的唯一可信来源。	是 —— 实验需要至少一张才能读出结果。
事实表 (Fact Table)	记录"用户做了什么"（事件、交易、时长、计数）。每个指标基于一张事实表定义。	是 —— 一旦您要测算"累计曝光"以外的任何指标。
用户属性表 (User Property Table)	记录"用户是谁" —— 国家、版本、生命周期分群、付费状态。支撑维度与特征。	可选 —— 仅当您需要维度切分或基于特征的 HTE 分析时。

三种表通过共享的用户标识列 join。ABetterChoice 不会在它们之间搬数据，查询会下推到仓库内 join。

在控制台的位置

打开 Data Management → Tables。列表视图按下列字段展示已注册的表：

• Name —— 注册时为这张表起的展示名。
• Source —— 当前固定为 BigQuery（详见 连接您的数据仓库）。
• Type —— Assignment Table、Fact Table 或 User Property Data Source。
• Source Data —— 底层 BigQuery 的 DataSet ID / Table ID。
• Owner / Created at —— 注册人与时间。
• Status —— Active 或归档。
• Actions —— 仅有 Archive；归档后的表仍出现在同一列表中。

列表上方有一个搜索框（Search by name/owner）、Documentation 链接，以及 New Table 按钮。

标签不一致提示

列表页把第三种类型显示为 User Property Data Source，但 New Table 弹窗与表详情页把同一类型显示为 User Property Table。两者指的是同一对象 —— 本套文档与侧边栏统一使用 User Property Table 作为正式名称。

一张表如何加入数据模型

点击 New Table 并填写表单。表单字段会随 Table Type 的不同而变化：

1. 选择源表。 Data Warehouse 固定为 BigQuery；先选 DataSet ID，再选 Table ID（第二个下拉受第一个过滤）。Name 默认与 Table ID 相同，可改。Owner 默认为当前用户且不可清空。
2. 选择 Table Type。 可选值为：Assignment Table、Fact Table、User Property Table。
3. 指定 join 列。 在 User ID Field 选出 ABetterChoice 用于识别实验主体的列；该列必须与您的事实表与用户属性表中对应列保持一致。Assignment Table 还需要再指定一个 Experiment Field（例如 exp_group_id）。
4. 声明时间分区。 选择 Partition Field 与 Partition Field Type，支持的类型为 Date、Timestamp、Datetime。如果事件时间与分区列不同，可选填 Event Time Field。
5. 核对 schema。 ABetterChoice 会读取 BigQuery schema 并展示每一列及其检测到的类型。中途上游 schema 有变更可点击 Refresh 重读。

点击 Confirm 完成注册。注册后，该表会出现在创建实验、指标、维度或特征时的选择器中。

实战示例（Demo 项目 6666）

Demo 项目用三张同源表完整展示了数据模型的形态。它们都建在 BigQuery 数据集 abc_demo 之上、按 ds 列做日级分区（Date）：

• 分流表 —— abc_exp_exposure_date_partition，每个 (user, exp_group) 曝光一条记录。
• 事实表 —— abc_user_fact_date_partition，覆盖游戏点击、关卡、广告事件的用户行为日志。
• 用户属性表 —— abc_user_property_date_partition，按日生成的用户属性快照表，覆盖字符串、整数、浮点等多种用户属性，用于定向与分析。

创建实验时，您从中选这张分流表作为分流来源；指标在事实表上定义；维度与特征从用户属性表读取。