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Cálculos contínuos em métricas de widget

Atenção: você está lendo sobre uma funcionalidade que não está disponível atualmente para todos os mandantes. Se você quiser mais informações ou para comprar acesso, fale com seu Executivo de contas.

Sobre cálculos contínuos

Os cálculos contínuos são um meio de aplicar uma métrica em um conjunto de pontos de dados compostos por vários períodos. As opções incluem médias variáveis e métricas contínuas.

As médias contínuas tomam uma série de pontos, onde esses pontos podem ser o resultado de qualquer tipo de cálculo métrico e as medem em uma janela de um tamanho especificado.

Exemplo: digamos que você tenha dados NPS dos últimos 30 dias. Se você optar por obter a média contínua de a cada três dias, em vez de obter a média para cada um dos 30 dias, pode obter a média das pontuações NPS em uma janela contínua de 3 pontuações NPS desmembradas por dias. Em seguida, a cada três dias de coleta de dados, uma nova média de escores NPS seria gerada para você.

As métricas de rolagem aplicam uma métrica escolhida usando todos os pontos de dados dentro de um tamanho de janela especificado. Ao contrário das médias contínuas, ele usa todos os dados para produzir uma nova métrica calculada.

Exemplo: digamos que você tenha dados NPS dos últimos 30 dias. Se você selecionar a métrica contínua de cada três dias, esta métrica contínua utiliza todos os dados em uma janela contínua de três dias para produzir uma nova pontuação NPS. Neste caso, para cada três dias de coleta de dados, seria gerada uma nova pontuação NPS para você.

Você pode adicionar médias contínuas e métricas contínuas aos widgets do painel. No entanto, primeiro você deve garantir que o widget que está usando seja compatível e que os dados exibidos sejam divididos por data.

Compatibilidade do widget

Os cálculos contínuos podem ser adicionados a qualquer widget que permite adicionar métricas, além de uma dimensão, linha ou eixo em que os dados podem ser divididos por data.

Isso inclui:

Os filtros de data aplicados à página do dashboard afetarão os cálculos contínuos.

Os cálculos contínuos são compatíveis com a ponderação.

Os cálculos contínuos não podem ser usados com o teste de importância.

Qdica: os cálculos contínuos também são compatíveis com qualquer tipo de dashboard que suporte os widgets listados acima.

Adição de uma quebra de data

Abaixo está um exemplo de uma quebra de data sendo adicionada a um widget de barra vertical.

Clique para editar seu widget.
No painel de edição do widget, clique em Adicionar na seção Eixo X.
Selecione um campo Data.
Qdica: você pode verificar campos tipo de campo na seção de dados do dashboard.
Clique no campo do eixo x.
Selecione o período por onde seus dados estão agrupados. Você pode ir por ano, trimestre, mês, semana, dia ou automaticamente.

Qdica: Os cálculos contínuos não estão disponíveis para o agrupamento de “seis meses”. Se você selecionar “seis meses” como agrupamento do campo de data, não poderá adicionar um cálculo contínuo/nenhum cálculo contínuo que você já adicionou será desativado.

Adição de média contínua ou métrica contínua a um widget

Use um dos widgets compatíveis e divida os dados por data, conforme explicado nas seções acima.
Certifique-se de ter pelo menos uma métrica. Se você ainda não adicionou uma, clique em Adicionar na seção Métrica.

Qdica: Você pode escolher qualquer métrica, como NPS ou Média. O cálculo contínuo aplicado será calculado com base nesta métrica. No entanto, os cálculos contínuos não são compatíveis com métricas personalizadas.
Clique na métrica que você adicionou.
Ative o cálculo contínuo e, em seguida, use o drop-down para selecionar seu cálculo, a métrica Média contínua ou Contínua.
Selecione o período de tempo durante o qual você deseja passar os cálculos contínuos. Você pode digitar qualquer valor e escolher entre ano, trimestre, mês, semana, dia ou automático, se for isso que você define o detalhamento da data.

Qdica: Este agrupamento deve corresponder ao agrupamento para seu intervalo de datas. Por exemplo, se seus dados de data forem divididos ao longo de anos, a média variável também será definida automaticamente como anos.

Como as médias contínuas são calculadas

A média variável leva “a média das médias”. Ele assumirá cada valor de métrica (que é a média das respostas de cada entrevistado) dentro de uma janela especificada e fará a média delas sobre o número de janelas. Isso significa que a média resultante é independente do tamanho da amostra para qualquer período.

A média contínua é implementada na parte superior das métricas que são permitidas acima de valores escalares (valores numéricos). O algoritmo implementa essencialmente este seguinte conjunto de equações. Para Tamanho da janela `w`:

Comportamento para dados atuais

O comportamento padrão inclui o ponto de dados atual para a janela e utiliza o valor atual no bucket para cada ponto de dados.

Exemplo: suponhamos que temos um conjunto de pontos de dados para uma medida (contagem, soma, média etc.). Então, digamos que usamos ‘média’ para este exemplo, com tamanho de janela ‘2’.

Data

1/1/2018

2/1/2018

3/1/2018

4/1/2018

5/1/2018

6/1/2018

Métrica original calculada

Média de execução contínua

(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

O último ponto de dados é considerado incompleto e contribuirá para os cálculos de média contínua quando tivermos um ponto de dados para 7/1/2018.

Comportamento de média contínua para dados esparsos

Os dados representados acima são um comportamento definido de acordo com as equações mencionadas no gráfico. Mas, em um cenário real, os dados geralmente são escassos. Esses casos são chamados de “pontos de dados em falta” ou “caso nulo”. Neste caso, só existe uma média sobre os elementos de janela. Se os elementos na janela estiverem ausentes, as Médias Contínuas não usarão os pontos de dados anteriores para preencher a janela.

Exemplo:

Data	1/1/2018	2/1/2018	3/1/2018	4/1/2018	5/1/2018	6/1/2018
Métrica original calculada	10	FALTANDO	11	FALTANDO	FALTANDO	14
Média de execução contínua	(10) / 2 = 5	(10 + nulo) / 1 = 10	(NULL + 11) / 1 = 11	(11 + NULL) / 1 = 11	(NULL + NULL) = NULL	(NULL + 14) / 1 = 14

Como as métricas contínuas são calculadas

As métricas em andamento funcionam da mesma forma que as métricas normais funcionam, exceto que os dados utilizados podem ser expandidos após um período, em uma base contínua. O comportamento padrão inclui o ponto de dados atual para a janela que utiliza o valor atual no bucket para cada ponto de dados.

Métricas contínuas podem ser consideradas como uma “métrica contínua ponderada”. Neste caso, “ponderado” significa que o seu valor de métrica controla o tamanho base em cada período de tempo na janela, aplicando mais peso a períodos de tamanho de base alto e menos peso a períodos de tamanho de base baixo.

Data	1/1/2018	2/1/2018	3/1/2018	4/1/2018	5/1/2018	6/1/2018
Número original de pontos de dados	12	17	20	10	15	25
Total de valores	36	52	78	62	55	89
Métrica contínua	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

Cada ponto de dados a seguir obtém a média das somas usando o número de pontos de dados dentro do tamanho da janela de dois.

BEHAVIOR de Métrica Contínua PARA DADOS DE ESPECIALISTA

Os dados representados acima são um comportamento definido de acordo com as equações mencionadas no gráfico. Mas, em um cenário real, os dados geralmente são escassos. Esses casos são chamados de “pontos de dados em falta” ou “caso nulo”. Neste caso, a métrica ainda é calculada utilizando o número de pontos de dados disponíveis nessa janela.

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