ניתוח בפריסה גמישה הוא דרך נוחה לנתח נתונים לעומק עם הרבה אפשרויות להתאמה אישית. כשאתם משתמשים בניתוח בפריסה גמישה אתם יכולים:
- להציג את הנתונים בטבלה או בתרשים.
- לארגן ולסדר את השורות והעמודות בטבלה לפי הצרכים שלכם.
- להשוות מספר מדדים זה לצד זה.
- ליצור שורות בתוך שורות כדי לקבץ את הנתונים.
- להשתמש בפלחים ובמסננים כדי למקד את הניתוח.
- ליצור פלחים וקהלים מהנתונים שבחרתם.
איך יוצרים ניתוח בפריסה גמישה
- בדף מה חדש, בקטע התחלה של ניתוח חדש, בוחרים את התבנית פריסה גמישה.
הערה: הקישור הקודם יעביר אתכם לנכס האחרון שנכנסתם אליו ב-Google Analytics. כדי לפתוח את הנכס, אתם צריכים להיות מחוברים לחשבון Google. אתם יכולים לבחור נכס אחר באמצעות בורר הנכסים.
- בקטע "הצגה חזותית", בוחרים איך להציג את הנתונים:
|
|
טבלה (ברירת המחדל)
תרשים טבעת
תרשים קו
תרשים פיזור
תרשים עמודות
מפה גיאוגרפיתכאן מוסבר איך יוצרים ועורכים ניתוחים.
דוגמה לניתוח בפריסה גמישה
בדוגמה הבאה נבדק הקשר בין קטגוריית המכשיר לרזולוציית המסך לפי מדינה. המדידה היא לפי מספר המשתמשים וההכנסה. בטבלה אפשר לראות שרזולוציית המסך אצל רוב משתמשי המחשבים היא 1366x768, אבל עיקר ההכנסה מגיע ממשתמשים עם מסכים ברזולוציית 1440x900. אפשר ליצור פלח מנקודת הנתונים הזו ולהשתמש בו כדי להמשיך לחקור את התנהגות הקהל הזה.
אפשר גם להציג את הנתונים באמצעות סוגים שונים של רכיבים חזותיים. בדוגמה הבאה מוצג תרשים קו שמשווה את הפלח "ניידים" לפלח "תנועה אורגנית" ביחס לנתונים מהטבלה שלמעלה. אתם יכולים לבחור רכיבים חזותיים שונים כדי לקבל תובנות שונות על האנשים שמבקרים באתר או באפליקציה שלכם.
זיהוי אנומליות
זיהוי אנומליות מאפשר לכם לעיין בנתונים בתרשים קו ולמצוא חריגים חשודי טעות. האפשרות הזאת מופעלת כברירת מחדל בחלונית הגדרות כרטיסייה, וניתן לקבוע את מודל הזיהוי בעזרת שתי ההגדרות האלה:
- תקופת האימון (ימים אחרונים) היא מספר מסוים של ימים לפני טווח התאריכים שנבחר. מודל זיהוי האנומליות ישתמש בתקופה הזו כדי לחשב את הערך הצפוי של המדד הספציפי שמוצג.
- לדוגמה, אם טווח התאריכים שבחרתם הוא 10 הימים הראשונים של החודש, ואתם מגדירים את תקופת האימון ל-7 ימים, מודל זיהוי האנומליה ישתמש בנתונים מ-7 הימים שקדמו לתחילת החודש.
- רגישות מגדירה את סף ההסתברות שמתחתיו המערכת תדווח על נתונים אנומליים. הרגישות לא משפיעה על אופן ה"חשיבה" של המודל, אלא רק קובעת איך לתייג נתונים. המודל חוזה את ההסתברות להופעה של נקודה בערך מסוים, והרגישות לא משפיעה על התחזית הזו.
- לדוגמה, אם הרגישות תוגדר ל-5%, כל נקודה שהסבירות שהיא תופיע נמוכה מ-5% תיחשב כאנומליה. לכן, מודל עם רגישות גבוהה יותר עלול להוביל לדיווח על נתונים רבים כערכים חריגים.
אחרי שמגדירים מודל לזיהוי אנומליות, כלי הניתוחים משתמש במודל בייסיאני לניתוח מצבים על רצף מרחב-זמן (Bayesian state space-time series model) על נתוני האימון כדי לחזות את ערך המדד שמוצג על ציר הזמן.
בסוף התהליך, נקודת הנתונים מסומנת בכלי הניתוחים כאנומליה על סמך בדיקת מובהקות סטטיסטית עם ספי ערך-p בהתאם לרגישות שנבחרה.
הגדרה של ניתוח בפריסה גמישה
אלה האפשרויות להגדרה של ניתוח בפריסה גמישה:
| אפשרויות נפוצות | תיאור |
|---|---|
| הצגה חזותית |
מעבר בין סוגי תרשימים. |
| השוואה בין פלחים | אפשר להשוות עד 4 פלחים בניתוח. |
| סינון | מגביל את הנתונים שיוצגו בניתוח בהתאם לתנאים שאתם קובעים. המערכת מחילה מסננים לפי לוגיקת AND. |
| אפשרויות טבלה | |
| ציר | הצגת פלחים בטבלה כשורות או עמודות. |
| שורות | הצגת עד 5 מאפיינים כשורות בטבלה. |
| שורה ראשונה | בחירת השורה הראשונה בטבלה. |
| הצגת שורות | הגדרת מספר השורות שיוצגו בטבלה. |
| שורות בתוך שורות | הצגת המאפיינים בהיררכיה של שורה בתוך שורה, עם עד 10 ערכים לכל מאפיין. |
| עמודות | הצגה של עד 2 מאפיינים כעמודות בטבלה. שימוש בכמה מאפיינים יוצר קבוצות של עמודות. |
| קבוצת עמודות ראשונה | הגדרת קבוצת העמודות שתוצג ראשונה בטבלה. |
| הצגת קבוצות של עמודות | הגדרת מספר הקבוצות של העמודות שיוצגו בטבלה. |
| ערכים | הצגה של עד 10 מדדים בטבלה. |
| סוג תא | הצגת ערכים של מדדים כטקסט פשוט, תרשימי עמודות או מפות חום. |
| אפשרויות תרשים עוגה | |
| פירוט | המאפיין שבו נעשה שימוש כדי לספק את סדרת נתוני הפירוט בתצוגה החזותית. |
| מגבלת שורות | אפשר להגדיר כמה סדרות נתונים יוצגו בתצוגה החזותית. |
| ערכים | הצגת מדד יחיד בתרשים. |
| אפשרויות תרשים קו | |
| רמת פירוט | הגדרת המרווח בין תאריכים בתרשים. מרווח של שבוע מתחיל ביום ראשון. מרווח של חודש מתחיל ביום הראשון של החודש. |
| פירוט | המאפיין שבו נעשה שימוש כדי לספק את סדרת נתוני הפירוט בתצוגה החזותית. |
| שורות לכל מאפיין | אפשר להגדיר כמה סדרות נתונים יוצגו בתצוגה החזותית. |
| ערכים | הצגת מדד יחיד בתרשים. |
| זיהוי אנומליות | הפעלה או השבתה של זיהוי האנומליות. מידע נוסף מפורט בהמשך. |
| תקופת האימון (ימים אחרונים) | הרחבה או צמצום של טווח הזמן שלגביו ייבדקו נתונים. ככל שתקופת האימון תהיה ארוכה יותר, הנתונים יהיו מדויקים יותר. |
| רגישות | הגדרה של סף ההסתברות שמתחתיו המערכת תדווח על נתונים אנומליים. הגדרה של ערך רגישות גבוה עשויה להוביל לדיווח על יותר נתונים אנומליים. |
| אפשרויות תרשים פיזור | |
| פירוט | המאפיין שבו נעשה שימוש כדי לספק את סדרת נתוני הפירוט בתצוגה החזותית. |
| ציר Y | המדד שנעשה בו שימוש בציר האנכי. |
| ציר X | המדד שנעשה בו שימוש בציר האופקי. |
| אפשרויות מפה גיאוגרפית | |
| פירוט גיאוגרפי | מאפיין המיקום שנעשה בו שימוש כדי לספק את סדרת נתוני הפירוט לתצוגה החזותית. |
| נקודות לכל מאפיין | הגדרת מספר נקודות הנתונים שיוצגו בתצוגה החזותית. |
| ערכים | הצגת מדד יחיד בתרשים. |