[GA4] Serbest biçimli keşif

İleri düzeyde özelleştirilebilir ve esnek serbest biçimli keşif tekniğini kullanarak verilerinizi ayrıntılı şekilde inceleyin. Serbest biçimli keşif sayesinde:

• Verileri bir tablo veya grafikte görselleştirin.
• Tablonun satırlarını ve sütunlarını istediğiniz gibi düzenleyin ve sıralayın.
• Birden fazla metriği yan yana karşılaştırın.
• Verileri gruplamak için iç içe yerleştirilmiş satırlar oluşturun.
• Segmentleri ve filtreleri kullanarak serbest biçimli keşfi hassaslaştırın.
• Seçilen verilerden segmentler ve kitleler oluşturun.

Bu makalede ele alınan konular:

• Serbest biçimli keşif oluşturma
• Serbest biçimli keşif örneği
• Anormallik algılama
• Serbest biçimli keşifleri yapılandırma

Serbest biçimli keşif oluşturma

1. Google Analytics'te oturum açın.
2. Solda, Keşfet'i tıklayın.

3. Ekranın en üstünden Serbest biçim şablonunu seçin. 
4. GÖRSELLEŞTİRME altında, verilerin nasıl görüntülenmesini istediğinizi seçin:

Tablo (varsayılan) Halka grafik Çizgi grafik

Dağılım grafiği Çubuk grafik Coğrafi harita

Keşif oluşturma ve düzenleme hakkında daha fazla bilgi edinin.

Serbest biçimli keşif örneği

Aşağıdaki örnekte, Country (ülke) bazında Screen Resolution (cihaz kategorisi) ile Device Category (ekran çözünürlüğü) arasındaki ilişki incelenmiştir. Ölçümde Users (kullanıcılar) ve Revenue (gelir) temel alınmıştır. Tablo, masaüstü kullanıcılarının çoğu için ekran çözünürlüğü 1.366x768 olmasına rağmen gelirin büyük bölümünün 1.440x900 çözünürlükte ekrana sahip kullanıcılar tarafından sağlandığını ortaya koymaktadır. Bu veri noktasından segment oluşturabilir ve segmenti, bu kitlenin davranışını daha ayrıntılı şekilde keşfetmek için kullanabilirsiniz.

Verileri bir dizi farklı görselleştirmeden yararlanarak da görüntüleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte, önceki veri tablosuna uygulanan "Mobile" (mobil) ve "Organic Traffic" (organik trafik) segmentleri karşılaştırılmaktadır. Site veya uygulamanızı ziyaret eden kullanıcılar hakkında farklı bilgiler edinmek için farklı görselleştirmeler seçebilirsiniz.

Anormallik algılama

Anormallik algılama sayesinde, çizgi grafiği kullanarak verilerinizdeki aykırı değerleri tespit edebilirsiniz.

Bir çizgi grafikte anormallik algılama özelliğini kullanarak verilerinizdeki aykırı değerleri tespit edebilirsiniz. Bu seçenek, Sekme ayarları panelinde varsayılan olarak etkindir. Algılama modelini şu iki ayarla yapılandırabilirsiniz:

• Eğitim dönemi (son günler), görüntülenen metriğin beklenen değerini hesaplamak için anormallik algılama modeli tarafından kullanılır ve seçilen tarih aralığından önceki gün sayısını ifade eder.
  • Örneğin, hâlihazırda seçili olan tarih aralığınız ayın ilk 10 günüyse ve eğitim dönemini 7 gün olarak belirlerseniz anormallik algılama modeli, ayın başlangıcından önceki 7 güne ait verileri kullanır.
• Hassasiyet, anormal verilerin raporlanacağı olasılık alt eşiğini belirler. Hassasiyet, modelin "düşünme" biçimini etkilemez. Yalnızca, verilerin nasıl etiketleneceğini belirtir. Bir noktanın belirli bir değerde ortaya çıkma olasılığı model tarafından tahmin edilir ve hassasiyetten etkilenmez.
  • Örneğin %5'lik bir hassasiyet, %5'in altında bir olasılıkla ortaya çıkan herhangi bir noktanın anormal kabul edildiği anlamına gelir. Bu nedenle, hassasiyeti daha yüksek olan bir model, daha fazla verinin aykırı değer olarak raporlanmasıyla sonuçlanabilir.

Anormallik algılama modeli tanımlandıktan sonra Explorations, zaman serisinde görüntülenen metriğin değerini tahmin etmek için eğitim verilerine bir Bayes durum uzay zaman serisi modeli uygular.

Son olarak, Explorations, seçilen hassasiyete dayalı olarak p-değeri eşiklerine sahip bir istatistiksel anlamlılık testi yardımıyla veri noktasını anormallik olarak işaretler.

Serbest biçimli keşifleri yapılandırma

Serbest biçimi ayarlamak için bu seçenekleri kullanın:

Sık Kullanılan Seçenekler	Açıklama
Görselleştirme	Grafik türleri arasında geçiş yapın.
Segment karşılaştırması	Keşfe en fazla 4 segment uygulayın.
Filtre	Keşifte gösterilen verileri, sağladığınız koşullara göre sınırlandırın. Filtre koşulları AND (VE) mantığı kullanılarak uygulanır.
Tablo seçenekleri
Pivot	Segmentleri tabloda satırlar veya sütunlar halinde görüntüleyin.
Satırlar	Tabloda satır olarak en fazla 5 boyut görüntüleyin.
İlk satır	Tabloda başlangıç satırını seçin.
Gösterilecek satır sayısı	Tabloda gösterilecek satır sayısını belirleyin.
Sütunlar	Tabloda sütun olarak en fazla 2 boyut görüntüleyin. Birden fazla boyut kullanmak sütun grupları oluşturur.
İlk sütun grubu	Tablodaki başlangıç sütunu grubunu belirleyin.
Gösterilecek sütun grupları	Tabloda gösterilecek sütun gruplarının sayısını belirleyin.
Değerler	Tabloda en fazla 10 metrik gösterin.
Hücre türü	Metrik değerlerini düz metin, çubuk grafikler veya ısı haritaları olarak görüntüleyin.
Pasta grafik seçenekleri
Döküm	Görselleştirme için döküm veri dizisini sağlamak amacıyla kullanılan boyut.
Satır sayısı sınırı	Görselleştirmede görüntülenen veri dizisi sayısını belirleyin.
Değerler	Grafikte tek bir metrik görüntüleyin.
Çizgi grafik seçenekleri
Ayrıntı düzeyi	Grafik için tarih aralığını belirleyin. Hafta arası Pazar günü başlar. Ay arası ayın 1. günü başlar.
Döküm	Görselleştirme için döküm veri dizisini sağlamak amacıyla kullanılan boyut.
Boyut başına çizgi	Görselleştirmede görüntülenen veri dizisi sayısını belirleyin.
Değerler	Grafikte tek bir metrik görüntüleyin.
Anormallik algılama	Anormallik algılama özelliğini açın veya kapatın. Daha fazla bilgi için aşağıya bakın.
Eğitim dönemi (son günler)	Verilerinizi incelemek için kullanılan zaman dilimini uzatın veya kısaltın. Daha uzun eğitim süreleri doğruluğu artırabilir.
Hassasiyet	Altına inildiğinde anormal verilerin raporlanacağı olasılık eşik değerini belirleyin. Daha yüksek bir hassasiyet değeri, daha fazla anormalliğin raporlanmasına neden olabilir.
Dağılım Grafiği seçenekleri
Döküm	Görselleştirme için döküm veri dizisini sağlamak amacıyla kullanılan boyut.
Y Ekseni	Dikey eksende kullanılan metrik
X ekseni	Yatay eksende kullanılan metrik
Coğrafi harita seçenekleri
Coğrafi döküm	Görselleştirme için döküm veri dizisini sağlamak amacıyla kullanılan konum boyutu.
Boyut başına nokta	Görselleştirmede gösterilecek veri noktası sayısını belirleyin.
Değerler	Grafikte tek bir metrik görüntüleyin.