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# 事件指標和屬性報告
<a name="event-metrics"></a>

若要監控傳送至 Amazon Personalize 的事件類型和數量，請使用 Amazon CloudWatch 指標。如需詳細資訊，請參閱[使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon Personalize](personalize-monitoring.md)。

 若要產生顯示建議影響的 CloudWatch 報告，請建立指標屬性，並使用即時建議記錄使用者互動。如需建立指標屬性的資訊，請參閱 [測量 Amazon Personalize 建議的影響](measuring-recommendation-impact.md)。

 對於每個事件，包括您向使用者顯示的建議的建議 ID。或包含事件來源，例如第三方。匯入此資料以比較不同的行銷活動、推薦者和第三方。您最多可以匯入 100 個事件屬性來源。
+  如果您提供 `recommendationId`，Amazon Personalize 會自動判斷來源行銷活動或建議者，並在 EVENT\$1ATTRIBUTION\$1SOURCE 欄中的報告中識別。
+  如果您提供這兩個屬性，Amazon Personalize 只會使用 `eventAttributionSource`。
+  如果您不提供來源，Amazon Personalize 會在`SOURCE_NAME_UNDEFINED`報告中標記來源。

 下列程式碼示範如何在 PutEvents 操作中`eventAttributionSource`為 事件提供 。

```
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)
```

下列程式碼示範如何在 PutEvents 操作中`recommendationId`為事件提供 。

```
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)
```