Best practice del report sulle tendenze (Studio)

Informazioni sulle best practice del report sulle tendenze

I rapporti di tendenza mostrano come le metriche sono cambiate nel tempo.

Creazione di un report di tendenza

Non esiste un unico modo corretto per creare un report delle tendenze. Tuttavia, verranno fornite alcune best practice, come i widget comuni, come scegliere un attributo temporale e dove impostare scale temporali e intervalli di date.

Widget

È possibile utilizzare molti tipi diversi di widget per la creazione di rapporti sulle tendenze. Si consiglia di utilizzare un widget riga o barra. Per impostazione predefinita, questi widget sono spesso impostati per riportare un calcolo su una determinata scala temporale.

Attributo temporale

Per eseguire un report delle tendenze, è necessario raggruppare i dati in base a qualsiasi attributo temporale. Gli utenti scelgono spesso Data documento, ma altri tipi di date possono essere disponibili nel feedback.

Scala temporale

Definire un’unità di tempo in base alla quale raggruppare i dati. Ad esempio, è possibile selezionare un’ora, un giorno, una settimana, un mese, un trimestre o un anno.

Si sceglie una scala temporale quando si seleziona un attributo temporale per Raggruppare in base a (visualizzato sopra, accanto al grafico lineare).

Intervallo di date

Decidere il limite di accettazione del report, noto anche come data di inizio e di fine.

L’intervallo di date può essere impostato utilizzando l’elenco a discesa nelle proprietà del widget.

È anche possibile aggiungere un intervallo di date all’intero dashboard utilizzando i filtri di intervallo di date.

Gestione periodi vuoti

I periodi vuoti sono periodi di tempo in cui non sono stati raccolti dati. È possibile decidere come gestire i periodi vuoti con i seguenti passi:

1. Modificare o creare un widget.
2. Selezionare l’attributo temporale e la scala temporale in Raggruppa per.
   
3. Fare clic sull’ingranaggio.
4. Seleziona una delle seguenti opzioni per Periodi vuoti:
   
   
   • Mostra tutti i periodi vuoti: includi tutti i periodi vuoti per mantenere la continuità visiva della linea cronologica. L’ultima data viene definita dall’ultimo limite dell’intervallo di date, indipendentemente dal fatto che esistano o meno dati per quel periodo di tempo.
     Esempio: si tratta di un grafico lineare che mostra il volume per mese nell’ultimo anno. Questo grafico presenta diversi periodi di dati mancanti, tutti rappresentati come zeri nel grafico.
     
   • Non mostrare i periodi vuoti finali: includere tutti i periodi vuoti ad eccezione di quelli che si discostano all’inizio e alla fine del grafico. L’ultima data è definita dall’ultima data non vuota all’interno dell’intervallo di date.
     Esempio: si tratta esattamente degli stessi dati del grafico precedente. I dati vuoti di giugno – luglio 2022 e marzo – giugno 2023 sono stati rimossi. Vediamo ancora un periodo vuoto a metà del grafico.
     
   • Non mostrare periodi vuoti: mostra solo i periodi che contengono dati. L’ultima data è definita dall’ultima data non vuota all’interno dell’intervallo di date.
     Esempio: Questi sono esattamente gli stessi dati di tutti i grafici precedenti. Tutti i periodi vuoti sono stati rimossi, quindi è importante leggere l’asse per ottenere un’immagine accurata dei dati.
     
5. Fare clic su Aggiorna.

Normalizzazione dei dati raggruppati in base al tempo

Quando si raggruppano i dati per giorno, settimana, mese, trimestre o anno, XM Discover normalizza la visualizzazione dei sottogruppi in tutti i periodi di tempo per migliorare il reporting di dati potenzialmente volatili. Questo processo si verifica solo quando a un widget vengono applicati 2 raggruppamenti: un raggruppamento a dipendenza temporale, seguito da un secondo raggruppamento di qualsiasi tipo.

Questo scenario è più comune nei widget riga utilizzati come rapporti di tendenza con più righe. In questo caso, il “secondo raggruppamento” viene aggiunto come serie.

Esempio: questo grafico a linee mostra le prime 5 parole per volume negli ultimi 90 giorni.

Per prima cosa, XM Discover determina le prime 5 parole per volume negli ultimi 90 giorni. Si tratta di volo, compagnia aerea, volo, tempo e ritardo. Quindi calcoliamo questi volumi specifici di 5 parole per ogni mese che si è verificato negli ultimi 90 giorni.

È importante notare che ogni mese può avere un insieme unico di prime 5 parole e che ogni insieme può includere o meno volo, compagnia aerea, volo, tempo o ritardo. È anche possibile che queste 5 parole non siano le prime 5 parole per volume per qualsiasi mese specifico mostrato nel grafico. Tuttavia, sono sicuramente le prime 5 parole più comuni per volume durante l’intero periodo di 90 giorni.

Raggruppamento per identificatori univoci

Quando si utilizza un identificatore univoco come secondo raggruppamento, ad esempio ID naturale, la normalizzazione potrebbe produrre risultati imprevisti. A causa della ripetizione di un gruppo secondario nei periodi visualizzati, può apparire come se una singola interazione con un cliente si verificasse in più giorni, settimane o mesi.

Esempio: abbiamo modificato il widget delle prime 5 parole in modo che mostri invece i primi 5 ID naturali per ogni mese negli ultimi 90 giorni.

Il widget mostra accuratamente ogni ID naturale come avente un volume di 0 per ogni mese in cui non si è verificato e 1 per il mese in cui si è verificato. Nei widget tabella questo potrebbe essere meno intuitivo, poiché i mesi vengono visualizzati con più ID naturali, ciascuno con un volume pari a 0. Ciò è previsto come sottoprodotto della normalizzazione.

Domande frequenti