Cet article concerne les propriétés Google Analytics 4. Si vous utilisez une propriété Universal Analytics, consultez la section Universal Analytics de ce centre d'aide.

[GA4] Exploration de format libre

Explorez vos données à l'aide de tableaux et de graphiques.

Parcourez vos données dans le détail avec la technique d'exploration de format libre, qui est extrêmement personnalisable et flexible. L'exploration de format libre vous permet :

  • de visualiser les données dans un tableau ou un graphique ;
  • d'organiser et de classer les lignes et les colonnes du tableau comme vous le souhaitez ;
  • de comparer plusieurs métriques ;
  • de créer des lignes imbriquées pour regrouper les données ;
  • d'affiner l'exploration de format libre à l'aide de segments et de filtres ;
  • de créer des segments et des audiences à partir des données sélectionnées.
Au sommaire de cet article :

Créer une exploration de format libre

  1. Connectez-vous à Google Analytics.
  2. Sur la gauche, sélectionnez  Explorer.
    1. L'espace de travail Explorations s'affiche.
  1. En haut de l'écran, sélectionnez le modèle Format libre
  2. Sous VISUALISATION, choisissez de quelle manière vous souhaitez présenter les données :
  1. Icône Tableau. Tableau (par défaut)
  2. Icône Graphique en anneau. Graphique en anneau
  3. Icône Graphique en courbes. Graphique en courbes
  1. Icône Graphique à nuage de points. Graphique à nuage de points
  2. Icône Graphique à barres. Graphique à barres
  3. Icône Graphique géographique. Carte géographique

Découvrez comment créer et modifier des explorations.

Exemple d'exploration de format libre

L'exemple ci-dessous illustre la relation entre la catégorie d'appareil et la résolution d'écran par pays, mesurée par rapport au nombre d'utilisateurs et au revenu. D'après les données du tableau, bien que la résolution d'écran de la majorité des utilisateurs d'ordinateurs de bureau soit de 1 366 x 768 pixels, l'essentiel du revenu est généré par les internautes dotés d'un écran de 1 440 x 900 pixels. Vous pourriez créer un segment à partir de ce point de données et vous en servir pour examiner plus en détail le comportement de cette audience.

Exemple d

Vous pouvez également afficher les données à l'aide de plusieurs visualisations différentes. Dans cet exemple, le graphique en courbes permet de comparer les segments "Trafic sur mobile" et "Trafic généré par les résultats naturels" en se basant sur le tableau de données précédent :

Exemple de graphique en courbes

Détecter les anomalies

Vous pouvez identifier les anomalies dans vos données à l'aide de la détection d'anomalies dans un graphique en courbes. Cette option est activée par défaut. Par ailleurs, vous pouvez configurer le modèle de détection avec les deux paramètres suivants :

  • Durée de l'apprentissage (derniers jours) : ce paramètre détermine la période d'examen de vos données (nombre de jours avant le début de la plage de dates actuellement sélectionnée) qui est utilisée par le modèle de détection d'anomalies pour calculer la valeur attendue de la métrique affichée.
    • Par exemple, si la plage de dates actuellement sélectionnée correspond aux 10 premiers jours du mois et que vous configurez une période d'apprentissage de sept jours, le modèle de détection d'anomalies utilise les données datant des sept jours qui précèdent le début du mois.
  • Sensibilité : ce paramètre définit le seuil de probabilité en dessous duquel les données anormales sont signalées. La sensibilité n'a pas d'incidence sur la façon dont le modèle analyse les données. Elle indique simplement comment ces dernières doivent être libellées. La probabilité qu'un point corresponde à une valeur donnée est prédite par le modèle et n'est pas influencée par la sensibilité.
    • Par exemple, une sensibilité de 5 % signifie que tout point associé à une probabilité inférieure à 5 % est considéré comme anormal. Par conséquent, un modèle avec une sensibilité plus élevée peut entraîner le signalement d'un plus grand nombre d'anomalies.

Une fois le modèle de détection d'anomalies défini, l'outil Explorations applique aux données d'apprentissage un modèle spatio-temporel à base de réseaux bayésiens pour prévoir la valeur de la métrique affichée dans les séries temporelles.

Enfin, Explorations identifie un point de données anormal à l'aide d'un test de pertinence statistique avec des seuils de valeur-p en fonction de la sensibilité sélectionnée.

Configurer l'exploration de format libre

Configurez le format libre avec les options suivantes :

Options communes Description
Visualisation

Passez d'un type de graphique à un autre.

Comparaison de segments Appliquez jusqu'à quatre segments à l'exploration.
Filtre Limitez les données affichées dans l'exploration d'après vos propres conditions. Les clauses de filtre sont appliquées selon la logique ET.
Options de tableau  
Tableau croisé dynamique Affichez des segments dans le tableau sous forme de lignes ou de colonnes.
Lignes Affichez jusqu'à cinq dimensions dans le tableau sous forme de lignes.
Première ligne Sélectionnez la première ligne du tableau.
Afficher les lignes Définissez le nombre de lignes à afficher dans le tableau.
Colonnes Affichez jusqu'à deux dimensions dans le tableau sous forme de colonnes. Si vous utilisez plusieurs dimensions, elles apparaissent sous forme de groupes de colonnes.
Premier groupe de colonnes Définissez le premier groupe de colonnes dans le tableau.
Afficher les groupes de colonnes Définissez le nombre de groupes de colonnes à afficher dans le tableau.
Valeurs Affichez jusqu'à 10 métriques dans le tableau.
Type de cellule Affichez les valeurs des métriques sous forme de texte brut, de graphiques à barres ou de heat maps.
Options de graphique à secteurs
Répartition Il s'agit de la dimension fournissant les séries de données de répartition utilisées dans la visualisation.
Nombre maximal de lignes Définissez le nombre de séries de données affichées dans la visualisation.
Valeurs Affichez une seule métrique dans le graphique.
Options de graphique en courbes
Précision Définissez l'intervalle de dates à utiliser dans le graphique. L'intervalle hebdomadaire commence le dimanche. L'intervalle mensuel commence le premier jour du mois.
Répartition Il s'agit de la dimension fournissant les séries de données de répartition utilisées dans la visualisation.
Nombre de lignes par dimension Définissez le nombre de séries de données affichées dans la visualisation.
Valeurs Affichez une seule métrique dans le graphique.
Détecter les anomalies Activez ou désactivez la détection d'anomalies. Pour en savoir plus, consultez les informations ci-dessous.
Durée de l'apprentissage (derniers jours) Allongez ou raccourcissez la période d'examen de vos données. Plus l'apprentissage est long, plus l'analyse est précise.
Sensibilité Définissez la valeur du seuil de probabilité en dessous duquel les données anormales seront signalées. Une valeur de sensibilité élevée peut entraîner le signalement d'un plus grand nombre d'anomalies.
Options de graphique à nuage de points
Répartition Il s'agit de la dimension fournissant les séries de données de répartition utilisées dans la visualisation.
Axe Y Il s'agit de la métrique utilisée sur l'axe vertical.
Axe X Il s'agit de la métrique utilisée sur l'axe horizontal.
Options de carte géographique
Répartition géographique Il s'agit de la dimension de zone géographique fournissant les séries de données de répartition utilisées dans la visualisation.
Points par dimension Définissez le nombre de points de données à afficher dans la visualisation.
Valeurs Affichez une seule métrique dans le graphique.

 

 

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