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トレンドレポートのベストプラクティス (Studio)

トレンドレポートのベストプラクティスについて

トレンドレポートは、メトリクスが時間の経過とともにどのように変化しているかを示します。

例: 折れ線グラフには、チームの顧客満足度評価が過去 1 年間にどのように変化したかが表示されます。

トレンドレポートの作成

傾向レポートを作成するための正しい方法はありません。ただし、一般的なウィジェット、時間属性の選択方法、時間スケールと日付範囲の設定場所など、いくつかのベストプラクティスが提供されます。

ウィジェット

傾向レポートには、さまざまな種類のウィジェットを使用することができます。線または棒ウィジェットを使用することをお奨めします。デフォルトでは、これらのウィジェットは、特定の時間スケールでの計算をレポートするように設定されることがよくあります。

時間属性

トレンドレポートを実行するには、任意の時間属性別にデータをグループ化する必要があります。多くの場合、ユーザーは Document Date を選択しますが、フィードバックでは他のタイプの日付を使用できます。

ヒント：プラットフォームにデフォルトで用意されている日付と時刻の属性リストを表示します。

時間スケール

データをグループ化する時間単位を定義します。たとえば、時間、日、週、月、四半期、または年を選択することができます。

グループ化基準 (上の折れ線チャートの横) の時間属性を選択するときに、時間スケールを選択します。

ヒント：年度別にグループ化する場合、期別レポートは使用できません。

日付範囲

レポートのカットオフ (開始日付と終了日付とも呼ばれる) を決定します。

日付範囲は、ウィジェットのプロパティのドロップダウンを使用して設定できます。

日付範囲フィルタを使用して、ダッシュボード全体に日付範囲を追加することもできます。

空の期間の処理

空の期間は、データが収集されなかった期間です。空の期間の処理方法は、以下のステップで決定することができます。

ヒント：折れ線グラフでは、空の期がX軸の下部にデータのフラットラインとして表示されます。

ウィジェットを編集または作成します。
グループ化基準で時間属性と時間スケールを選択します。
歯車をクリックします。
について、以下のいずれかを選択します。 空の期間:
- 空の期間をすべて表示: タイムラインの視覚的な連続性を維持するには、すべての空の期間を含めます。最遅日付は、その期間のデータがあるかどうかに関係なく、最新の日付範囲カットオフによって定義されます。
  例: これは、過去 1 年間の月別の数量を示す折れ線チャートです。このチャートには複数のデータの不足期間があり、チャートではすべてゼロとして表示されます。
- 末尾の空の期間を表示しない: グラフの最初と最後にトレイリングオフする期間を除き、すべての空の期間を含めます。最遅日付は、日付範囲内の最も遅い非空白の日付によって定義されます。
  例: これは、前のグラフとまったく同じデータです。2022 年 6 月 – 7 月および 2023 年 3 月 – 6 月の空のデータが削除されました。グラフの中央にはまだ空のピリオドが表示されています。
- 空の期間を表示しない: データを含む期間のみ表示します。最遅日付は、日付範囲内の最も遅い非空白の日付によって定義されます。
  例: これは、以前のすべてのグラフとまったく同じデータです。空の期間はすべて削除されているため、データを正確に把握するために軸を読むことが重要です。
更新をクリックします。

時間別にグループ化されたデータの正規化

日、週、月、四半期、または年別にデータをグループ化すると、XM Discover によって期間全体のサブグループの表示が正規化され、潜在的に不安定なデータのレポートが改善されます。このプロセスは、ウィジェットに 2 つのグループ (1 つの時間ベースのグループ化、次に 2 番目の任意の種類のグループ化) が適用されている場合にのみ発生します。

このシナリオは、複数行のトレンドレポートとして使用されるラインウィジェットで最も一般的です。このケースでは、”2 番目のグルーピング” がシリーズとして追加されます。

例: この折れ線グラフには、過去 90 日間のボリューム別の上位 5 つの単語が表示されます。

まず、XM Discoverは、過去90日間のボリューム別上位5語を決定します。フライト、航空会社、フライト、時間、および遅延です。次に、過去 90 日間に発生した各月の特定の 5 語のボリュームを計算します。

各月には上位 5 語の一意のセットがあり、各セットにはフライト、航空会社、フライト、時間、または遅延が含まれる場合と含まれないことに注意してください。この5語は、グラフ上に示された特定の月の体積別上位5語ではない可能性もある。ただし、90 日の期間全体でボリュームごとに最も一般的に出現する上位 5 つの単語であることは間違いありません。

一意 ID によるグループ化

2 番目のグループ化として一意 ID (Natural ID など) を使用すると、正規化によって予想外の結果が生成される可能性があります。表示された期間にわたって二次グループが繰り返されるため、顧客との単一のインタラクションが複数の日、週、または月にわたって発生したように表示される場合があります。

例: 上位 5 単語のウィジェットを変更したため、代わりに、過去 90 日間の各月の上位 5 つの自然的 ID が表示されます。

ウィジェットには、発生しなかった各月の体積 0 と、発生した月に対する 1 の自然識別子が正確に表示されます。テーブルウィジェットでは、月は複数の Natural ID とともに表示され、それぞれ Volume が 0 であるため、これはあまり直感的ではない場合があります。これは、正規化の副産物として想定されています。