Rollierende Berechnungen in Widget-Metriken

Informationen zu rollierenden Berechnungen

Laufende Berechnungen sind ein Mittel zur Anwendung einer Metrik über einen Satz von Datenpunkten, die aus mehreren Zeiträumen bestehen. Zu den Optionen gehören rollierende Durchschnittswerte und rollierende Kennzahlen.

Rollierende Durchschnittswerte umfassen eine Reihe von Punkten, wobei diese Punkte das Ergebnis einer beliebigen Metrikberechnung sein können, und werden über ein Fenster mit einer bestimmten Größe gemittelt.

Rollierende Metriken wenden eine ausgewählte Metrik unter Verwendung aller Datenpunkte innerhalb einer bestimmten Fenstergröße an. Im Gegensatz zu rollierenden Durchschnittswerten werden alle Daten verwendet, um eine neue berechnete Kennzahl zu erzeugen.

Sie können Dashboard-Widgets gleitende Durchschnittswerte und rollierende Metriken hinzufügen. Zunächst sollten Sie jedoch sicherstellen, dass das von Ihnen verwendete Widget kompatibel ist und dass die angezeigten Daten nach Datum aufgeschlüsselt sind.

Widget-Kompatibilität

Rollierende Berechnungen können zu jedem Widget hinzugefügt werden, mit dem Sie zusätzlich zu einer Dimension, Zeile oder Achse Metriken hinzufügen können, in denen die Daten nach Datum aufgeschlüsselt werden können.

Dazu gehören:

• Linien-Widgets
• Horizontale Balken-Widgets
• Vertikale Balken-Widgets
• Tabellen-Widgets

Datumsfilter, die auf die Dashboard-Seite angewendet werden, wirken sich auf rollierende Berechnungen aus.

Rollierende Berechnungen sind mit der Gewichtung kompatibel.

Rollierende Berechnungen können nicht mit Signifikanztests verwendet werden.

Hinzufügen eines Datumsaufrisses

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Datumsaufschlüsselung, die einem vertikalen Balken-Widget hinzugefügt wird.

1. Klicken Sie hier, um Ihr Widget zu bearbeiten.
2. Klicken Sie im Widget-Bearbeitungsbereich im Abschnitt X-Achse auf Hinzufügen.
3. Wählen Sie ein Datumsfeld aus.
   Tipp: Sie können die Feldtyp im Dashboard-Datenabschnitt des Dashboards.
4. Klicken Sie auf das Feld X-Achse.
   
5. Wählen Sie den Zeitraum aus, nach dem Ihre Daten gruppiert sind. Sie können nach Jahr, Quartal, Monat, Woche, Tag oder automatisch gehen.

Hinzufügen eines rollierenden Durchschnitts oder einer rollierenden Metrik zu einem Widget

1. Verwenden Sie eines der kompatiblen Widgets, und teilen Sie die Daten nach Datum auf, wie in den obigen Abschnitten erläutert.
2. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens eine Metrik haben. Wenn Sie noch keine hinzugefügt haben, klicken Sie im Abschnitt Metrik auf Hinzufügen.
   
   Tipp: Sie können eine beliebige Kennzahl auswählen, z. B. NPS oder Durchschnitt. Die angewendete rollierende Berechnung wird basierend auf dieser Kennzahl berechnet. Rollierende Berechnungen sind jedoch nicht mit benutzerdefinierten Metriken kompatibel.
3. Klicken Sie auf die Metrik, die Sie hinzugefügt haben.
4. Aktivieren Sie Rollierende Berechnung, und wählen Sie dann über die Dropdown-Liste Ihre Berechnung aus, entweder Rollierender Durchschnitt oder Rollierende Kennzahl.
5. Wählen Sie den Zeitraum aus, für den die rollierenden Berechnungen durchgeführt werden sollen. Sie können einen beliebigen Wert eingeben und zwischen Jahr, Quartal, Monat, Woche, Tag oder Automatisch wählen, wenn Sie Ihre Datumsaufschlüsselung auf gesetzt haben.

Berechnung der rollierenden Durchschnitte

Der gleitende Durchschnitt verwendet „den Durchschnitt der Durchschnitte“. Dabei wird jeder Metrikwert (der selbst der Durchschnitt der Antworten jedes Umfrageteilnehmers ist) innerhalb eines bestimmten Fensters verwendet und über die Anzahl der Fenster gemittelt. Das bedeutet, dass der resultierende Durchschnitt unabhängig vom Stichprobenumfang für einen bestimmten Zeitraum ist.

Der rollierende Durchschnitt wird zusätzlich zu den Kennzahlen implementiert, die über Skalarwerte (numerische Werte) zulässig sind. Der Algorithmus implementiert im Wesentlichen diesen folgenden Satz von Gleichungen. Für Fenstergröße “w”:

Verhalten bei aktuellen Daten

Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster und verwendet für jeden Datenpunkt den aktuellen Wert im Bucket.

Rollierendes Durchschnittsverhalten für sparse Daten

Bei den oben dargestellten Daten handelt es sich um ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. In einem realen Szenario sind die Daten jedoch in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Null-Case“ bezeichnet. In diesem Fall gibt es nur den Durchschnitt über die Fensterelemente. Wenn die Elemente im Fenster fehlen, verwendet rollierende Durchschnitte nicht die vorherigen Datenpunkte, um das Fenster auszufüllen.

Berechnung rollierender Metriken

Rollierende Metriken funktionieren auf dieselbe Weise wie normale Metriken, außer dass die verwendeten Daten nach einer Periode rollierend erweitert werden können. Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster, das für jeden Datenpunkt den aktuellen Wert im Bucket verwendet.

Rollierende Metriken können als „gewichtete rollierende Metrik“ angesehen werden. In diesem Fall bedeutet „gewichtet“, dass Ihr Metrikwert die Basisgröße in jedem Zeitraum im Fenster steuert, indem mehr Gewichtung auf Zeiträume mit hoher Basisgröße und weniger Gewichtung auf Zeiträume mit niedriger Basisgröße angewendet wird.

Rollierende Metrik BEHAVIOR FÜR SPARSEDATEN

Bei den oben dargestellten Daten handelt es sich um ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. In einem realen Szenario sind die Daten jedoch in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Null-Case“ bezeichnet. In diesem Fall wird die Metrik weiterhin anhand der Anzahl der innerhalb dieses Fensters verfügbaren Datenpunkte berechnet.