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# Informes de atribución y métricas de eventos
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Para supervisar el tipo y la cantidad de eventos enviados a Amazon Personalize, utilice CloudWatch las métricas de Amazon. Para obtener más información, consulte [Supervisión de Amazon Personalize con Amazon CloudWatch](personalize-monitoring.md). 

 Para generar CloudWatch informes que muestren el impacto de las recomendaciones, cree una atribución métrica y registre las interacciones de los usuarios con recomendaciones en tiempo real. Para obtener información sobre cómo crear una atribución de métricas, consulte. [Medición del impacto de las recomendaciones de Amazon Personalize](measuring-recommendation-impact.md) 

 Para cada evento, incluya el ID de recomendación de las recomendaciones que mostró al usuario. O incluya el origen del evento, como un tercero. Importe estos datos para comparar diferentes campañas, recomendadores y terceros. Puede importar como máximo 100 fuentes de atribución de eventos. 
+  Si proporciona `recommendationId`, Amazon Personalize determina automáticamente la campaña o el recomendador de origen y lo identificará en los informes de una columna EVENT\$1ATTRIBUTION\$1SOURCE. 
+  Si proporciona ambos atributos, Amazon Personalize utilizará únicamente `eventAttributionSource`. 
+  Si no proporciona un origen, Amazon Personalize etiqueta el origen `SOURCE_NAME_UNDEFINED` en los informes. 

 El siguiente código muestra cómo proporcionar una `eventAttributionSource` para un evento en una PutEvents operación. 

```
response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'metricAttribution': { 
            'eventAttributionSource': 'thirdPartyServiceXYZ'
        }
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)
```

El código siguiente muestra cómo proporcionar un `recommendationId` para un evento en una PutEvents operación.

```
response = personalize_events.put_events(
    trackingId = 'eventTrackerId',
    userId= 'userId',
    sessionId = 'sessionId123',
    eventList = [{
        'eventId': 'event1',
        'eventType': 'watch',
        'sentAt': '1667260945',
        'itemId': '123',
        'recommendationId': 'RID-12345678-1234-1234-1234-abcdefghijkl'
    }]
)
statusCode = response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
print(statusCode)
```