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ローリング計算について

ローリング計算とは、複数の期間で構成されるデータポイント群に指標を適用する手段である。オプションには、ローリング平均とローリング指標があります。

ローリング平均は、一連のポイントを取り、それらのポイントは、任意の種類のメトリック計算の結果であることができ、指定されたサイズのウィンドウにわたってそれらを平均する。

例過去30日間のNpsデータがあるとします。3日ごとのローリング平均を取得することを選択した場合、30日ごとの平均を取得する代わりに、3つのNPSスコアを日ごとに分割したローリングウィンドウのNPSスコアの平均を取得することができます。そして、データ収集の3日ごとに、新しいNPSスコアの平均が生成される。

ローリング・メトリクスは、指定されたウィンドウ・サイズ内のすべてのデータ・ポイントを使用して、選択されたメトリクスを適用する。ローリング平均とは対照的に、ITはすべてのデータを使用して新しい計算指標を作成する。

例過去30日間のNpsデータがあるとします。3日ごとのローリング・スコアを選択した場合、このローリング・スコアでは、3日間のローリング・ウィンドウ内のすべてのデータを使用して、新しいNPSスコアを生成します。この場合、3日間のデータ収集ごとに、新しいNpsスコアが生成される。

ダッシュボードのウィジェットには、ローリングアベレージやローリングメトリクスを追加できます。しかし、まず、使用しているウィジェットが互換性があり、表示されるデータが日付ごとに分割されていることを確認する必要がある。

ウィジェットの互換性

ローリング計算は、ディメンション、行、または日付ごとにデータを分割できる軸に加えて、メトリックを追加できるあらゆるウィジェットに追加できます。

これには以下が該当します。

ダッシュボードページに適用される
日付フィルターは、ローリング計算に影響します。

ローリング計算は重み設定に対応している。

ローリング計算は有意差検定では使用できない。

Qtip:ローリング計算は、上記のウィジェットをサポートするあらゆるタイプのダッシュボードとも互換性があります。

詳細区分の追加

下記は、縦棒ウィジェットに追加された詳細区分の例です。

ウィジェットを編集するにはクリックしてください。
ウィジェット編集ペインで、X-AxisセクションのAddをクリックします。
日付フィールドを選択します。
Qtip:フィールドのフィールドタイプダッシュボードのデータセクションにある。
X軸フィールドをクリックする。
データをグループ化する時間枠を選択します。年単位、四半期単位、月単位、週単位、日単位、自動単位で設定できます。

Qtip：「6ヶ月目」のグループ分けでは、ローリング計算は利用できない。日付フィールドのグループ化に「6ヶ月」を選択した場合、ローリング計算を追加することはできません。

ウィジェットへのローリング平均またはローリングメトリックの追加

互換性のあるウィジェットのいずれかを使用し、上記のセクションで説明したように、データを日付ごとに分割する。
少なくとも1つの指標があることを確認してください。まだ追加していない場合は、MetricセクションでAddをクリックします。

Qtip: NpsやAverageなど、好きな指標を選ぶことができます。適用されるローリング計算は、この指標に基づいて計算される。ただし、ローリング計算はカスタムメトリクスには対応していません。
追加したメトリックをクリックします。
ローリング計算を 有効にし、ドロップダウンでローリング平均またはローリングメトリックのどちらかの計算を選択します。
ローリング計算の期間を選択します。任意の値を入力し、年、四半期、月、週、日、または自動のいずれかを選択できます（詳細区分を設定している場合）。

Qtip:このグループ分けは、詳細区分のグループ分けと一致している必要があります。例えば、日付データが年単位で分割されている場合、ローリング平均も自動的に年単位に設定されます。

ローリング平均の計算方法

ローリング平均は「平均の平均」を取る。ITは、指定されたウィンドウ内の各指標値（それ自体が各回答者の回答の平均値である）を取り、ウィンドウ数にわたって平均する。つまり、結果の平均は、どの期間のサンプルサイズにも依存しない。

ローリング平均は、スカラー値（数値）上で許可されるメトリクスの上に実装される。このアルゴリズムは、基本的に以下の方程式を実行する。ウィンドウサイズ`w`の場合：

現在のデータに対する振る舞い

デフォルトの動作は、ウィンドウの現在のデータポイントを含み、すべてのデータポイントにバケットの現在の値を使用します。

例ある指標（カウント、合計、平均など）のデータ・ポイントがあるとしよう。では、この例ではウィンドウサイズ「2」で「平均」を使うとしよう。

日付

1/1/2018

2/1/2018

3/1/2018

4/1/2018

5/1/2018

6/1/2018

計算されたオリジナル指標

移動平均

(10) / 2

= 5

(10 + 6) / 2

= 8

(6 + 11) / 2

= 8.5

(11 + 2) / 2

= 6.5

(2 + 9) / 2

= 5.5

(9 + 14) / 2

= 11.5

最後のデータポイントは不完全なものとみなされ、2018年7月1日のデータポイントが得られた時点で、ローリング平均計算に寄与することになる。

疎なデータに対するローリング平均の動作

上記のデータは、グラフに記載された方程式に従って定義された挙動である。しかし、現実世界のシナリオでは、データは通常まばらだ。このようなケースは「欠損データ点」または「ヌルケース」と呼ばれる。この場合、窓の要素の平均値しか存在しない。ウィンドウの要素が欠けている場合、ローリング平均はウィンドウを埋めるために以前のデータポイントを使用しません。

例：

日付	1/1/2018	2/1/2018	3/1/2018	4/1/2018	5/1/2018	6/1/2018
計算されたオリジナル指標	10	不明	11	不明	不明	14
移動平均	(10) / 2 = 5	(10 + Null) / 1 = 10	(null + 11) / 1 = 11	(11 + null) / 1 = 11	(null + null) = null	(null + 14) / 1 = 14

ローリングメトリクスの算出方法

ローリング・メトリクスは、通常のメトリクスと同じように機能するが、使用されるデータは、ローリング・ベースで、ある期間を超えて拡張することができる。デフォルトの動作は、ウィンドウの現在のデータポイントを含み、すべてのデータポイントにバケットの現在の値を使用します。

ローリングメトリクスは、”重み設定ローリングメトリクス “と考えることができる。この場合、”重み設定 “とは、指標値がウィンドウ内の各時間帯におけるベースサイズを制御し、ベースサイズの大きい時間帯にはより大きな重み設定を適用し、ベースサイズの小さい時間帯にはより小さな重み設定を適用することを意味する。

日付	1/1/2018	2/1/2018	3/1/2018	4/1/2018	5/1/2018	6/1/2018
元のデータ点数	12	17	20	10	15	25
値の合計	36	52	78	62	55	89
実施の指標	36 / 12 = 3	(36 + 52) / (12 + 17) = 3.03	(52 + 78) / (17 + 20) = 3.51	(78 + 62) / (20 + 10) = 4.67	(62 + 55) / (10 + 15) = 4.68	(55 + 89) / (15 + 25) = 3.6