Les rapports et les explorations fournissent tous deux des insights exploitables sur vos données Web et d'application. En général, les données sont identiques dans ces deux sections. Toutefois, il peut arriver qu'elles comportent quelques différences explicables. Vous trouverez des informations à ce sujet ci-dessous.
- Champs différents dans les rapports et les explorations
- Différences de fonctionnement du filtrage entre les rapports et les explorations
- Différences entre les segments et les comparaisons
- Différences entre les dates
- Grandes quantités de données
- Faible nombre d'utilisateurs
- Différences lorsque vous utilisez la modélisation du comportement
- Différences entre les délais de traitement
- Ressources associées
Champs différents dans les rapports et les explorations
Les rapports et les explorations n'étant pas conçus de la même façon, vos données s'affichent différemment et proposent des niveaux de détail distincts. Par exemple, certaines dimensions et métriques disponibles dans les rapports ne le sont pas dans les explorations. Si vous ouvrez un rapport dans les explorations avec des champs non compatibles, ceux-ci sont supprimés de l'exploration. Si le rapport affichait une visualisation basée sur les champs non compatibles (par exemple, un graphique en courbes représentant une métrique non acceptée), cette visualisation n'apparaît pas dans l'exploration générée.
Différences de fonctionnement du filtrage entre les rapports et les explorations
Dans les explorations, le filtre vous permet de choisir le type de correspondance (par exemple "Contient", "Correspond exactement à" ou "Commence par"), et l'expression utilisée est sensible à la casse.
Dans les rapports, la recherche tient le rôle de filtre utilisant le type de correspondance "Contient" et n'est pas sensible à la casse. Notez qu'il s'agit du champ de recherche situé entre la visualisation et le tableau de données (avec la liste des dimensions) et non de celui situé en haut de l'interface Analytics, ni du bouton Ajouter un filtre.
Différences entre les segments et les comparaisons
Dans les rapports, les comparaisons peuvent utiliser des champs qui ne sont pas acceptés dans les explorations. Les comparaisons incluses dans un rapport que vous ouvrez dans les explorations sont converties en segments. Les métriques ou dimensions non acceptées dans la comparaison ne figureront pas dans le segment généré dans les explorations. Cela peut avoir un impact sur les données incluses dans le segment ou exclues de celui-ci.
Différences entre les dates
Dans les explorations, les plages de dates sont limitées aux paramètres de conservation des données de votre propriété. Si vous créez un rapport dont la plage de dates se trouve en dehors des paramètres de conservation des données au niveau des utilisateurs et des événements, et que vous l'ouvrez dans les explorations, les données antérieures à cette période ne seront pas incluses.
Faible nombre d'utilisateurs
Les données d'un rapport ou d'une exploration peuvent être masquées si le nombre d'utilisateurs est faible pour la période spécifiée. Les seuils de données permettent d'éviter que la personne qui consulte un rapport ou une exploration puisse déduire l'identité d'un utilisateur spécifique à partir des données démographiques, des centres d'intérêt ou d'autres signaux figurant dans les données.
En savoir plus sur les seuils de données
Différences lorsque vous utilisez la modélisation du comportement
Si la modélisation du comportement pour le mode Consentement est activée, vous pourrez constater de légères différences de données entre les explorations et les rapports standards. La modélisation du comportement s'appuie sur le machine learning pour modéliser le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies d'analyse en se basant sur celui des utilisateurs similaires qui les acceptent. Lorsque la modélisation du comportement est activée, l'algorithme de machine learning traite deux ensembles de données différents : des tableaux cumulés pour les rapports, et des données brutes au niveau des événements et des utilisateurs pour les explorations. Des différences structurelles dans les deux ensembles de données peuvent entraîner de légères différences au niveau des données modélisées entre les rapports et les explorations. Plus les données comportent d'utilisateurs ayant refusé les cookies Analytics, plus la probabilité d'avoir un écart est importante.
Différences entre les délais de traitement
Dans Analytics, les données proviennent de systèmes distincts et peuvent être traitées à des moments différents. Vous pouvez constater des résultats légèrement différents lorsque vous exécutez des requêtes au cours des dernières 48 heures, en raison des disparités entre les délais de traitement.