データセット「Type1」のクリック数の合計が8（2021年2月2日は2、2021年3月2日は6）であるにもかかわらず、「Type1」の「クリック数」が4と報告されているという不一致は、ピボットテーブルで使用されている集計関数が合計ではなく平均（AVG）に設定されていることを示唆しています。Salesforce Marketing Cloud Intelligenceでは、指標ごとに異なる集計関数を設定できますが、平均に設定すると、同じタイプのエントリが複数存在する場合にこのような不一致が発生します。参考：Salesforce Marketing Cloud Intelligenceのカスタム測定とデータ集計に関するドキュメントでは、さまざまな集計関数の設定方法と理解方法について説明しています。

複数の区切り文字を含むキャンペーン名の 2 番目の位置など、Marketing Cloud Intelligence の文字列から特定の要素を抽出するには、いくつかの調整方法を使用できます。
計算ディメンション：既存のデータを操作する式や数式を使用して、カスタムディメンションを作成できます。計算ディメンションは、区切り文字に基づいて文字列のセグメントを解析および抽出するように設計できます。
パターン：この方法では、文字列の目的の部分に一致して分離するパターンまたは正規表現（regex）を定義します。パターンは、複雑な構造やさまざまな区切り文字を持つ文字列に非常に効果的です。
マッピング式: 計算ディメンションと同様に、マッピング式は、データ ストリーム内のデータ フィールドに変換ルールまたは抽出ルールを直接適用する方法を提供し、キャンペーン名から必要な「Delux」などのターゲットを絞ったデータ抽出を可能にします。
これらの方法により、実装エンジニアは複雑な文字列フィールドから必要なデータを正確にセグメント化して効率的に抽出できます。

1月7日から11日までのフィルター設定で商談ファイルを分析すると、商談キー「123AA01」は1月6日と8日には「関心」のステージに、1月10日には「登録済み」のステージに表示されます。したがって、指定された日付範囲では、商談キー「123AA01」は「関心」ステージと「登録済み」ステージの両方に関連付けられています。Salesforce Marketing Cloud Intelligenceは、商談ステージを時系列でマッピングおよび追跡する機能を提供しており、ステージの履歴追跡とレポート作成が可能です。この回答は、Salesforce Marketing Cloud Intelligenceのドキュメントに記載されているように、ピボットテーブルを使用して特定の属性と期間でデータをフィルタリングおよび表示する機能と一致しています。

EXTRACT関数は、文字列を区切り文字に基づいて分割し、指定された位置のセグメントを返します。キャンペーン名は、対象となるセグメントの後に「@」記号が続く構造になっています。したがって、数式では「@」の前のセグメントを抽出する必要があります。
正しい式はEXTRACT(csv['campaign_name']; '@', 1)です。これは'campaign_name'フィールドを'@'記号で分割し、最初のセグメント（位置1）を返します。これが必要な3文字のコードです。その他のオプションは、目的の結果を得るために必要な区切り文字とセグメントの位置を適切に指定していないため、正しくありません。

マッピング操作を必要とせず、ハーモナイゼーションセンターのパターンを使用して「プラットフォーム」と「事業分野」の両方のフィールドを作成するには、エンジニアは各データソースごとに個別のパターンを作成する必要があります。提供されている画像によると、以下のようになります。
LinkedIn 広告の 1 つのパターン。プラットフォームの 4 番目にある「キャンペーン名」と、事業分野の 7 番目にある「メディア購入名」を抽出します。
AdRoll の 1 つのパターン。プラットフォームの 3 番目と事業分野の 2 番目の位置にある「メディア購入名」を抽出します。
Google Analytics の 1 つのパターン。プラットフォームでは必須ではないようですが、事業分野の抽出が必要な場合には適用できます (ただし、N/A と記載されています)。
したがって、必要なフィールドを作成するには、少なくとも 3 つのパターンが必要になります。