पूरी तरह से पसंद के मुताबिक बनाई गई और इस्तेमाल में आसान, फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन तकनीक का इस्तेमाल करके, अपने डेटा की जांच करें. फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) का इस्तेमाल करके आप:
- डेटा को टेबल या ग्राफ़ में विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं.
- अपनी पसंद के हिसाब से टेबल की पंक्तियां और कॉलम व्यवस्थित कर सकते हैं और उन्हें क्रम से लगा सकते हैं.
- कई मेट्रिक की साथ-साथ तुलना कर सकते हैं.
- डेटा को एक साथ करने के लिए, नेस्ट की गई पंक्तियां बना सकते हैं.
- सेगमेंट और फ़िल्टर का इस्तेमाल करके, फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन को बेहतर बना सकते हैं.
- चुने गए डेटा से सेगमेंट और ऑडियंस बना सकते हैं.
फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन बनाना
- एक्सप्लोर करें सेक्शन में नया एक्सप्लोरेशन शुरू करें में जाकर, फ़्री फ़ॉर्म टेंप्लेट चुनें.
ध्यान दें: पिछला लिंक उस Google Analytics प्रॉपर्टी को खोलता है जिसे आपने पिछली बार ऐक्सेस किया था. प्रॉपर्टी खोलने के लिए, आपको Google खाते में साइन इन करना होगा. प्रॉपर्टी चुनने वाले टूल का इस्तेमाल करके, प्रॉपर्टी को बदला जा सकता है.
- विज़ुअलाइज़ेशन में, चुनें कि आप डेटा को किस तरह से दिखाना चाहते हैं:
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टेबल (डिफ़ॉल्ट)
डोनट चार्ट
लाइन चार्ट
Scatterplot
बार चार्ट
भौगोलिक मैपएक्सप्लोरेशन बनाने और उनमें बदलाव करने के बारे में ज़्यादा जानें.
फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन का उदाहरण
नीचे दिया गया उदाहरण, देश के हिसाब से डिवाइस की कैटगरी और स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन के बीच संबंध को जानने की कोशिश करता है. इसे उपयोगकर्ताओं की संख्या और आय से मेज़र किया जाता है. टेबल से पता चलता है कि डेस्कटॉप इस्तेमाल करने वाले ज़्यादातर लोगों की स्क्रीन का रिज़ॉल्यूशन 1366x768 है. हालांकि, रेवेन्यू का ज़्यादातर हिस्सा ऐसे उपयोगकर्ताओं से मिला है जिनकी स्क्रीन का रिज़ॉल्यूशन 1440x900 है. इस डेटा पॉइंट से सेगमेंट बनाया जा सकता है और इसका इस्तेमाल करके, ऑडियंस के व्यवहार के बारे में ज़्यादा जानकारी हासिल की जा सकती है.
अलग-अलग तरह के कई विज़ुअलाइज़ेशन का इस्तेमाल करके भी डेटा दिखाया जा सकता है. नीचे दिए गए उदाहरण में, मोबाइल बनाम पिछली डेटा टेबल पर लागू किए गए ऑर्गैनिक ट्रैफ़िक सेगमेंट की तुलना करने वाला लाइन चार्ट दिखाया गया है. आपके पास अपनी साइट या ऐप्लिकेशन पर आने वाले लोगों के बारे में अलग-अलग इनसाइट पाने के लिए, अलग-अलग विज़ुअलाइज़ेशन को चुनने का विकल्प होगा.
गड़बड़ी की पहचान करना
गड़बड़ी की पहचान करने वाली विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक की मदद से, किसी लाइन चार्ट में दिए गए आउटलायर की पहचान की जा सकती है. ये ऐसे डेटा पॉइंट हैं जो बाकी से एकदम अलग दिखते हैं. टैब सेटिंग पैनल में यह विकल्प डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होता है. साथ ही, इन दो सेटिंग के साथ पहचान करने वाले मॉडल को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है:
- चुनी गई तारीख की सीमा से पहले के दिनों की संख्या दरअसल प्रशिक्षण में लगने वाला समय (पिछले कुछ दिन) है. गड़बड़ी की पहचान करने वाला मॉडल इस समय का इस्तेमाल करता है, ताकि दिखने वाली मेट्रिक की अनुमानित वैल्यू का हिसाब लगाया जा सके.
- उदाहरण के लिए, अगर चुनी गई मौजूदा तारीख की सीमा, महीने के पहले 10 दिन हैं और प्रशिक्षण में लगने वाले समय को आपने 7 दिन पर सेट किया है, तो गड़बड़ी की पहचान करने वाला मॉडल, महीना शुरू होने से 7 दिन पहले से डेटा का इस्तेमाल करेगा.
- संवेदनशीलता की मदद से, उस संभावना थ्रेशोल्ड को तय किया जाता है जिसके नीचे रहने वाले अनियमित डेटा की रिपोर्ट की जाएगी. संवेदनशीलता पर मॉडल के "सोचने" का कोई असर नहीं पड़ता: यह बस डेटा को लेबल करने का तरीका बताती है. मॉडल, किसी खास वैल्यू पर आने वाले पॉइंट की संभावना का अनुमान लगाता है. साथ ही, इस पर संवेदनशीलता का असर नहीं पड़ता.
- उदाहरण के लिए, 5% की संवेदनशीलता का मतलब है कि 5% से कम संभावना वाले किसी भी पॉइंट को अनियमित माना जाता है. इसलिए, ज़्यादा संवेदनशील मॉडल की वजह से ज़्यादा डेटा को आउटलायर के रूप में रिपोर्ट किया जा सकता है.
गड़बड़ी की पहचान का मॉडल तय होने के बाद, एक्सप्लोरेशन प्रशिक्षण के लिए बनाए गए डेटा में बायेसियन स्टेट स्पेस-टाइम सीरीज़ मॉडल लागू करके, टाइम सीरीज़ में दिखाई गई मेट्रिक की वैल्यू का अनुमान लगाया जाता है.
आखिर में, p-value थ्रेशोल्ड के साथ आंकड़ों के महत्व वाले टेस्ट का इस्तेमाल करके एक्सप्लोरेशन, चुनी गई संवेदनशीलता के आधार पर डेटा बिंदुओं को अनियमित के रूप में फ़्लैग करता है.
फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन कॉन्फ़िगर करना
इन विकल्पों की मदद से फ़्री फ़ॉर्म एक्सप्लोरेशन सेट अप करें:
| सामान्य विकल्प | जानकारी |
|---|---|
| विज़ुअलाइज़ेशन |
एक तरह के चार्ट से दूसरे तरह के चार्ट में जाएं. |
| सेगमेंट की तुलना | एक्सप्लोरेशन में ज़्यादा से ज़्यादा चार सेगमेंट लागू करें. |
| फ़िल्टर करें | आपकी तय की गई शर्तों के मुताबिक ही एक्सप्लोरेशन में डेटा दिखाएं. फ़िल्टर की शर्तें, AND लॉजिक इस्तेमाल करके लागू की जाती हैं. |
| टेबल के विकल्प | |
| पिवट | टेबल के सेगमेंट को पंक्ति या कॉलम के तौर पर दिखाएं. |
| पंक्तियां | टेबल में ज़्यादा से ज़्यादा पांच डाइमेंशन को पंक्ति के तौर पर दिखाएं. |
| शुरुआती पंक्ति | टेबल में शुरुआती पंक्ति चुनें. |
| पंक्तियां दिखाएं | सेट करें कि टेबल में कितनी पंक्तियां दिखाई जाएं. |
| नेस्ट की गई पंक्तियां | डाइमेंशन को नेस्ट किए गए क्रम में दिखाती हैं. साथ ही, नेस्ट किए गए हर डाइमेंशन में ज़्यादा से ज़्यादा 10 वैल्यू होती हैं. |
| कॉलम | टेबल में ज़्यादा से ज़्यादा दो डाइमेंशन को कॉलम के तौर पर दिखाएं. कई डाइमेंशन इस्तेमाल करने से कॉलम ग्रुप बन जाते हैं. |
| शुरुआती कॉलम ग्रुप | टेबल में शुरुआती कॉलम ग्रुप सेट करें. |
| कॉलम के ग्रुप दिखाएं | सेट करें कि टेबल में कितने कॉलम ग्रुप दिखाए जाएं. |
| वैल्यू | टेबल में ज़्यादा से ज़्यादा 10 मेट्रिक दिखाएं. |
| सेल प्रकार | मेट्रिक की वैल्यू को प्लेन टेक्स्ट, बार चार्ट या हीट मैप के तौर पर दिखाएं. |
| पाई चार्ट के विकल्प | |
| ब्रेकडाउन | विज़ुअलाइज़ेशन में ब्रेकडाउन (विश्लेषण) डेटा सीरीज़ देने के लिए इस्तेमाल होने वाले डाइमेंशन. |
| पंक्ति सीमा | विज़ुअलाइज़ेशन में दिखाए गए डेटा सीरीज़ की संख्या सेट करें. |
| वैल्यू | चार्ट में सिर्फ़ एक मेट्रिक दिखाएं. |
| लाइन चार्ट के विकल्प | |
| जानकारी का स्तर | चार्ट के लिए तारीख का इंटरवल सेट करें. हफ़्ते का इंटरवल रविवार को शुरू होता है. महीने का इंटरवल महीने के पहले दिन शुरू होता है. |
| ब्रेकडाउन | विज़ुअलाइज़ेशन में ब्रेकडाउन डेटा सीरीज़ देने के लिए इस्तेमाल होने वाले डाइमेंशन. |
| हर डाइमेंशन में लाइनें | विज़ुअलाइज़ेशन में दिखाए गए डेटा सीरीज़ की संख्या सेट करें. |
| वैल्यू | चार्ट में सिर्फ़ एक मेट्रिक दिखाएं. |
| गड़बड़ी की पहचान करना | 'गड़बड़ी की पहचान करने' के टैब को चालू या बंद करें. ज़्यादा जानकारी के लिए नीचे देखें. |
| प्रशिक्षण में लगने वाला समय (पिछले दिन) | अपने डेटा की जांच में लगे समय को बढ़ाएं या घटाएं. ज़्यादा लंबे प्रशिक्षण से सही जानकारी मिल सकती है. |
| संवेदनशीलता | संभावना थ्रेशोल्ड की वैल्यू सेट करें, जिसके नीचे अनियमित डेटा की रिपोर्ट की जाएगी. ज़्यादा संवेदनशील वैल्यू की वजह से ज़्यादा अनियमितताएं रिपोर्ट की जा सकती हैं. |
| स्कैटर प्लॉट के विकल्प | |
| ब्रेकडाउन | विज़ुअलाइज़ेशन में ब्रेकडाउन डेटा सीरीज़ देने के लिए इस्तेमाल होने वाले डाइमेंशन. |
| Y अक्ष | लंबवत (वर्टिकल) ऐक्सिस पर मेट्रिक का इस्तेमाल किया जाता है |
| X अक्ष | क्षैतिज (हॉरिज़ॉन्टल) ऐक्सिस पर मेट्रिक का इस्तेमाल किया जाता है |
| जियोमैप के विकल्प | |
| भौगोलिक जानकारी | विज़ुअलाइज़ेशन में ब्रेकडाउन डेटा सीरीज़ देने के लिए इस्तेमाल होने वाली जगह. |
| हर एक डाइमेंशन के लिए पॉइंट | सेट करें कि विज़ुअलाइज़ेशन में कितने डेटा पॉइंट दिखाए जाएं. |
| वैल्यू | चार्ट में सिर्फ़ एक मेट्रिक दिखाएं. |