Los informes y las exploraciones proporcionan estadísticas prácticas sobre tus datos web y de aplicaciones. Por lo general, verás los mismos datos en ambas áreas. Sin embargo, en ocasiones, puede haber diferencias en los datos que se muestran en cada área. Estas diferencias son normales y se explican a continuación.
- Los informes y las exploraciones admiten campos diferentes
- Los filtros funcionan de forma diferente en los informes y las exploraciones
- Diferencias entre segmentos y comparaciones
- Diferencias en las fechas
- Grandes cantidades de datos
- Bajos recuentos de usuarios
- Diferencias cuando se usa el modelado de comportamiento
- Diferencias en el momento de procesamiento
- Recursos relacionados
Los informes y las exploraciones admiten campos diferentes
Por diseño, los informes y las exploraciones brindan distintas vistas de tus datos, con diferentes niveles de detalle. Por ejemplo, algunas dimensiones y métricas disponibles en los informes no se admiten en las exploraciones. Si abres un informe en las exploraciones que incluye campos no admitidos, esos campos se eliminan de la exploración. Si el informe muestra una visualización basada en los campos no admitidos (por ejemplo, un gráfico de líneas que incluye una métrica no admitida), esa visualización no aparecerá en la exploración resultante.
Los filtros funcionan de forma diferente en los informes y las exploraciones
En las exploraciones, el filtro te permite elegir el tipo de concordancia (como "contiene", "coincide exactamente" o "comienza con"), y la expresión utilizada distingue mayúsculas de minúsculas.
En los informes, la Búsqueda actúa como un filtro con el tipo de concordancia "Contiene" y no distingue mayúsculas de minúsculas. Ten en cuenta que este es el cuadro de búsqueda situado entre la visualización y la tabla de datos con una lista de dimensiones, no es el campo de búsqueda de la parte superior de la interfaz de Analytics, ni el botón Agregar filtro.
Diferencias entre segmentos y comparaciones
Es posible que las comparaciones en los informes usen campos no admitidos en las exploraciones. Las comparaciones presentes en un informe que abre en las exploraciones se convierten en segmentos. Las métricas o dimensiones no admitidas en la comparación no se incluirán en el segmento resultante en las exploraciones. Esto puede cambiar los datos que se incluyen en el segmento o se excluyen de él.
Diferencias en las fechas
Los períodos en las exploraciones se limitan a la configuración de retención de datos de tu propiedad. Si creas un informe con un período fuera de la configuración de retención de datos a nivel de los eventos y usuarios, y luego lo abres en las exploraciones, no se incluirán los datos anteriores a ese período.
Grandes cantidades de datos
Cuando tu propiedad recopila una gran cantidad de datos, Analytics utiliza diferentes metodologías en los informes y las exploraciones para aumentar la escala a un costo y un rendimiento razonables. Las diferentes metodologías pueden causar inconsistencias entre los informes y las exploraciones.
Exploraciones
Las exploraciones consultan datos sin procesar a nivel de los eventos y del usuario. Si una consulta exige que se procesen más eventos que los permitidos por el límite de la cuota, Analytics usa una muestra de los datos disponibles. El límite de la cuota es de 10 millones de eventos para los usuarios del producto gratuito de Google Analytics y de 100 millones de eventos para los usuarios de los productos pagados. Para consultar la tasa de muestreo actual, coloca el cursor sobre el ícono de calidad de los datos que se encuentra en la esquina superior derecha de tus exploraciones.
Cuando se trabaja con una muestra de datos, la relación entre el tamaño de la población general y el tamaño de la muestra puede afectar la exactitud de los resultados de tu consulta. En general, cuanto más grande sea el tamaño de la muestra (como un porcentaje de la población), mayor será la precisión de tus resultados.
Si el tamaño de la muestra para una exploración es demasiado pequeño, intenta ajustar la población. Por ejemplo, si acortas el período de una exploración, podrás reducir el tamaño de la población a la que se aplica el muestreo y, por lo tanto, conseguir una mayor precisión.
Obtén más información sobre el muestreo de datos y cómo abordarlo.
Informes
En lugar de consultar datos sin procesar a nivel de los eventos y de los usuarios, los informes se basan en tablas conjuntas diarias que tienen determinados límites del sistema. Si una propiedad recopila datos con una cardinalidad más alta que la que permiten los límites del sistema para esa tabla, cualquier dato que supere los límites se agregará en una fila (other).
La cardinalidad alta afecta los informes de manera diferente según su tipo. Todos los informes predeterminados se publican desde tablas más pequeñas, que rara vez superan los límites del sistema, de 50,000 filas. Los informes personalizados y los informes predeterminados con dimensiones secundarias, comparaciones y filtros se publican en tablas conjuntas más grandes con límites de filas más altos. En estas circunstancias, el límite de filas es de 2 millones. Estos informes tienen más probabilidades de acumular datos en la fila (other) debido a la gran cantidad de dimensiones de alta cardinalidad de esas tablas.
Cuando se publica un informe basado en una tabla que tiene algunos datos en la fila (other), es posible que aparezca la fila (other) en los resultados. Cualquier dimensión que se aplique al informe, aun si los resultados de este omiten la fila (other), se puede aproximar a un valor más bajo si se incluyen algunos de esos datos en la fila (other).
Obtén más información sobre la fila (other) y cómo evitar que los datos aparezcan en los reportes.
Qué usar
Según la cantidad y el tipo de datos que recopile tu propiedad, estas aproximaciones pueden afectar tus resultados de forma diferente y generar resultados incoherentes entre un informe y una exploración. Por lo general, cuando se producen ambas aproximaciones, los resultados de la exploración suelen ser más precisos.
Bajos recuentos de usuarios
Es posible que se retengan datos en un informe o exploración si la cantidad de usuarios es baja en el período especificado. Los umbrales de datos se aplican para evitar que las personas que vean un informe o una exploración identifiquen a usuarios individuales en función de datos demográficos, intereses u otros indicadores presentes en los datos.
Obtén más información sobre los umbrales de datos.
Diferencias cuando se usa el modelado de comportamiento
Si el modelado de comportamiento para el modo de consentimiento está habilitado, es posible que los datos de los informes estándares y las exploraciones difieran levemente. El modelado de comportamiento usa el aprendizaje automático para modelar el comportamiento de los usuarios que rechazan las cookies de estadísticas a partir del comportamiento de usuarios similares que sí otorgan su consentimiento para este tipo de cookies. Cuando el modelado de comportamiento está habilitado, el algoritmo de aprendizaje automático procesa dos conjuntos de datos diferentes: las tablas conjuntas para los informes y los datos sin procesar a nivel del usuario y del evento para las exploraciones. Las diferencias estructurales en los dos conjuntos de datos pueden causar ligeras discrepancias en los datos modelados entre los informes y las exploraciones. La probabilidad de discrepancias aumenta con la cantidad de usuarios representados en los datos que rechazaron el consentimiento para las cookies de Analytics.
Diferencias en el momento de procesamiento
Los datos en Analytics provienen de varios sistemas distintos y pueden procesarse en diferentes momentos. Puedes observar ligeras discrepancias en los resultados cuando ejecutas consultas durante las últimas 48 horas debido a las diferencias en el momento de procesamiento.