Melhores práticas do relatório de tendências (Studio)

Sobre as melhores práticas do relatório de tendências

Os relatórios de tendência demonstram como suas métricas mudaram ao longo do tempo.

Criando um relatório de tendência

Não há uma única maneira correta de criar um relatório de tendência. No entanto, forneceremos algumas melhores práticas, como widgets comuns, como escolher um atributo de tempo e onde definir escalas de tempo e intervalos de datas.

Widget

Você pode usar muitos tipos diferentes de widgets para relatórios de tendência. Recomendamos o uso de um widget de linha ou de barra. Por padrão, esses widgets geralmente são definidos para reportar um cálculo em uma determinada escala temporal.

Atributo de tempo

Para executar um relatório de tendência, você precisa agrupar dados por qualquer atributo de tempo. Os usuários geralmente escolhem Data do documento, mas outros tipos de datas podem estar disponíveis em seu feedback.

Escala temporal

Defina uma unidade de tempo para agrupar seus dados. Por exemplo, você pode selecionar uma hora, um dia, uma semana, um mês, um trimestre ou um ano.

Você seleciona uma escala temporal ao selecionar um atributo de tempo para Agrupar por (mostrado acima, ao lado do gráfico de linhas).

Intervalo de datas

Decida a data limite para seu relatório, também conhecida como datas de início e de fim.

O intervalo de datas pode ser definido usando a lista suspensa nas propriedades do widget.

Você também pode adicionar um intervalo de datas a todo o dashboard usando filtros de intervalo de datas.

Processamento de períodos vazios

Períodos vazios são períodos de tempo em que não foram coletados dados. Você pode decidir como quer tratar períodos vazios com as seguintes etapas:

1. Edite ou crie um widget.
2. Selecione seu atributo de tempo e escala temporal em Agrupar por.
   
3. Clique na engrenagem.
4. Selecione entre os seguintes para Períodos vazios:
   
   
   • Mostrar todos os períodos vazios: inclua todos os períodos vazios para manter a continuidade visual da linha do tempo. A última data é definida pelo último limite do intervalo de datas, independentemente de existirem dados para esse período ou não.
     Exemplo: este é um gráfico de linhas que mostra o volume por mês no último ano. Este gráfico tem vários períodos de dados em falta, todos representados como zeros no gráfico.
     
   • Não exibir períodos vazios posteriores: inclua todos os períodos vazios, exceto aqueles que se arrastam no início e no fim do gráfico. A última data é definida pela última data não vazia dentro do intervalo de datas.
     Exemplo: estes são exatamente os mesmos dados do gráfico anterior. Os dados vazios em junho – julho de 2022 e março – junho de 2023 foram removidos. Ainda vemos um período vazio no meio do gráfico.
     
   • Não exibir períodos vazios: exibir somente períodos que contenham dados. A última data é definida pela última data não vazia dentro do intervalo de datas.
     Exemplo: estes são exatamente os mesmos dados de todos os gráficos anteriores. Todos os períodos vazios foram removidos, por isso é importante ler o eixo para obter uma imagem precisa dos dados.
     
5. Clique em Atualizar.

Normalizando dados agrupados por tempo

Ao agrupar dados por dia, semana, mês, trimestre ou ano, o XM Discover normaliza a exibição de subgrupos ao longo dos períodos para melhorar a geração de relatórios de dados potencialmente voláteis. Esse processo só acontece quando um widget tem dois agrupamentos aplicados: um agrupamento baseado em tempo, seguido por um segundo agrupamento de qualquer tipo.

Este cenário é mais comum em widgets de linha usados como relatórios de tendência com várias linhas. Neste caso, o “segundo agrupamento” é adicionado como uma série.

Exemplo: este gráfico de linhas mostra as 5 principais palavras por volume nos últimos 90 dias.

Primeiro, o XM Discover determina as 5 principais palavras por volume nos últimos 90 dias. São eles: voo, companhia aérea, voo, hora e atraso. Em seguida, calculamos esses 5 volumes de palavras específicos para cada mês que ocorreu nos últimos 90 dias.

É importante observar que cada mês pode ter um conjunto exclusivo de 5 palavras principais, e cada conjunto pode ou não incluir voo, companhia aérea, voo, hora ou atraso. É até possível que essas 5 palavras não sejam as 5 melhores palavras por volume para qualquer mês específico mostrado no gráfico. No entanto, eles são definitivamente as 5 melhores palavras que ocorrem mais comumente por volume ao longo de todo o período de 90 dias.

Agrupamento por identificadores únicos

Ao usar um identificador exclusivo como seu segundo agrupamento, como ID natural, a normalização pode produzir resultados que você pode não esperar. Devido à repetição de um grupo secundário ao longo dos períodos exibidos, ele pode aparecer como se uma única interação com um cliente tivesse ocorrido ao longo de vários dias, semanas ou meses.

Exemplo: alteramos nosso widget de 5 palavras principais para que ele mostre os 5 IDs naturais principais para cada mês nos últimos 90 dias.

O widget mostra com precisão cada ID natural como tendo um volume de 0 para cada mês que não ocorreu e 1 para o mês em que ocorreu. Nos widgets de tabela, isso pode ser menos intuitivo, uma vez que os meses são exibidos com vários IDs naturais, cada um com um Volume de 0. Isso é esperado como um subproduto da normalização.

Perguntas frequentes