Prácticas recomendadas del informe de tendencias (Studio)

Acerca de las mejores prácticas de informes de tendencias

Los informes de tendencias demuestran cómo han cambiado sus métricas con el tiempo.

Creación de un informe de tendencias

No hay una única forma correcta de crear un informe de tendencias. Sin embargo, proporcionaremos algunas prácticas recomendadas, como widgets comunes, cómo elegir un atributo de tiempo y dónde establecer escalas de tiempo e intervalos de fechas.

Widget

Puede utilizar muchos tipos diferentes de widgets para los informes de tendencias. Recomendamos utilizar un widget de línea o de barra. De forma predeterminada, estos widgets a menudo se configuran para informar de un cálculo en una escala de tiempo determinada.

Atributo de tiempo

Para ejecutar un informe de tendencia, debe agrupar los datos por cualquier atributo de tiempo. Los usuarios a menudo eligen Fecha del documento, pero es posible que otros tipos de fechas estén disponibles en sus comentarios.

Escala de tiempo

Defina una unidad de tiempo para agrupar sus datos. Por ejemplo, puede seleccionar una hora, un día, una semana, un mes, un trimestre o un año.

Elija una escala de tiempo al seleccionar un atributo de tiempo para Agrupar por (se muestra arriba, junto al gráfico de líneas).

Período

Decida el límite para su informe, también conocido como las fechas de inicio y de fin.

El intervalo de fechas se puede establecer mediante la lista desplegable de las propiedades del widget.

También puede añadir un intervalo de fechas a todo el dashboard utilizando filtros de intervalo de fechas.

Gestión de períodos vacíos

Los períodos vacíos son períodos de tiempo en los que no se han recopilado datos. Puede decidir cómo desea tratar los períodos vacíos con los siguientes pasos:

1. Edite o cree un widget.
2. Seleccione su atributo de tiempo y escala de tiempo en Agrupar por.
   
3. Haga clic en el engranaje.
4. Seleccione una de las siguientes opciones para Períodos vacíos:
   
   
   • Mostrar todos los períodos vacíos: incluya todos los períodos vacíos para mantener la continuidad visual de la cronología. La fecha más tardía se define mediante el límite de intervalo de fechas más tardío, independientemente de si hay datos para ese período de tiempo o no.
     Ejemplo: este es un gráfico de líneas que muestra el volumen por mes durante el año anterior. Este gráfico tiene varios períodos de datos que faltan, todos representados como ceros en el gráfico.
     
   • No mostrar los períodos vacíos finales: Incluya todos los períodos vacíos excepto los que se arrastran al inicio y al final del gráfico. La fecha más tardía se define mediante la última fecha no vacía dentro del intervalo de fechas.
     Ejemplo: Estos son exactamente los mismos datos que el gráfico anterior. Se han eliminado los datos vacíos de junio a julio de 2022 y de marzo a junio de 2023. Todavía vemos un período vacío en medio del gráfico.
     
   • No mostrar ningún período vacío: Solo mostrar períodos que contengan datos. La fecha más tardía se define mediante la última fecha no vacía dentro del intervalo de fechas.
     Ejemplo: Se trata exactamente de los mismos datos que todos los gráficos anteriores. Se han eliminado todos los períodos vacíos, por lo que es importante leer el eje para obtener una imagen precisa de los datos.
     
5. Haga clic en Actualizar.

Normalización de datos agrupados por tiempo

Al agrupar datos por día, semana, mes, trimestre o año, XM Discover normaliza la visualización de subgrupos a lo largo de los períodos de tiempo para mejorar la generación de informes de datos potencialmente volátiles. Este proceso solo ocurre cuando un widget tiene 2 agrupaciones aplicadas: una agrupación basada en tiempo, seguida de una segunda agrupación de cualquier tipo.

Este escenario es más común en widgets de línea que se utilizan como informes de tendencias con varias líneas. En este caso, la “segunda agrupación” se añade como una serie.

Ejemplo: Este gráfico de líneas muestra las 5 palabras principales por volumen durante los últimos 90 días.

En primer lugar, XM Discover determina las 5 palabras principales por volumen durante los últimos 90 días. Estos son vuelo, aerolínea, vuelo, tiempo y retraso. Luego calculamos estos volúmenes específicos de 5 palabras para cada mes que ocurrieron en los últimos 90 días.

Es importante tener en cuenta que cada mes puede tener un conjunto único de 5 palabras principales, y cada conjunto puede incluir o no vuelo, aerolínea, vuelo, tiempo o retraso. Incluso es posible que estas 5 palabras no sean las 5 palabras principales por volumen para cualquier mes específico que se muestra en el gráfico. Sin embargo, son definitivamente las 5 palabras que aparecen más comúnmente por volumen durante todo el período de 90 días.

Agrupación por identificadores únicos

Al utilizar un identificador único como segunda agrupación, como ID natural, la normalización puede producir resultados que puede que no espere. Debido a la repetición de un grupo secundario en los períodos de tiempo visualizados, puede aparecer como si una sola interacción con un cliente se produjera en varios días, semanas o meses.

Ejemplo: Cambiamos nuestro widget de 5 palabras principales para que muestre los 5 ID naturales principales para cada mes durante los últimos 90 días.

El widget muestra con precisión que cada ID natural tiene un volumen de 0 para cada mes que no se ha producido y 1 para el mes en el que se ha producido. En los widgets de tabla, esto puede ser menos intuitivo, ya que los meses se muestran con varios ID naturales, cada uno con un volumen de 0. Esto se espera como un subproducto de la normalización.

Preguntas frecuentes