보고서와 탐색 분석은 둘 다 활용 가능한 웹 및 앱 데이터 분석 정보를 제공합니다. 일반적으로 두 영역에는 동일한 데이터가 표시됩니다. 하지만 각 영역에 표시되는 데이터에 차이가 있는 경우도 있습니다. 아래에 설명된 것과 같은 차이가 있을 것으로 예상됩니다.
보고서와 탐색 분석은 서로 다른 필드를 지원함
보고서와 탐색 분석은 여러 세밀도 수준에서 다양한 데이터 보기를 제공합니다. 예를 들어 보고서에서 사용할 수 있는 일부 측정기준과 측정항목은 탐색 분석에서 사용할 수 없습니다. 탐색 분석에서 지원되지 않는 필드가 포함된 보고서를 열면 해당 필드가 탐색 분석에서 제외됩니다. 보고서에 지원되지 않는 필드를 기반으로 하는 시각화(예: 지원되지 않는 측정항목을 보여주는 선 차트)가 표시된 경우 이 시각화는 탐색 분석에 표시되지 않습니다.
필터링은 보고서와 탐색 분석에서 다르게 작동함
탐색 분석에서는 필터를 사용하여 검색 유형(예: 다음을 포함, 다음과 정확하게 일치, 다음으로 시작)을 선택할 수 있으며 사용되는 표현식은 대소문자를 구분합니다.
보고서에서는 Google 검색이 '다음을 포함' 검색 유형을 사용하는 필터 역할을 하며 대소문자를 구분하지 않습니다. 이는 측정기준 목록이 있는 시각화와 데이터 표 사이의 검색창이며 애널리틱스 인터페이스 상단의 검색창 또는 필터 추가 버튼이 아닙니다.
세그먼트와 비교의 차이
보고서의 비교에서는 탐색 분석에서 지원되지 않는 필드를 사용할 수 있습니다. 탐색 분석에서 연 보고서에 있는 비교는 세그먼트로 전환되며 비교에 있는 지원되지 않는 측정항목 또는 측정기준은 탐색 분석의 결과 세그먼트에 포함되지 않습니다. 이에 따라 세그먼트에 포함되거나 제외되는 데이터가 달라질 수 있습니다.
날짜 차이
탐색 분석의 기간은 속성의 데이터 보관 설정으로 제한됩니다. 사용자 및 이벤트 수준 데이터 보관 설정 외 기간의 보고서를 만든 다음 탐색 분석에서 열면 해당 기간 이전의 데이터는 포함되지 않습니다.
적은 사용자 수
지정된 기간의 사용자 수가 적으면 보고서 또는 탐색 분석에서 데이터가 제외될 수 있습니다. 데이터 기준점은 보고서나 탐색 분석 데이터의 인구통계, 관심분야, 기타 신호를 바탕으로 한 개별 사용자의 신원 추론 방지를 위해 적용됩니다.
데이터 기준점에 대해 자세히 알아보기
행동 모델링 사용 시 차이점
동의 모드의 행동 모델링을 사용 설정하면 표준 보고서와 탐색 분석 간에 데이터가 약간 다를 수 있습니다. 행동 모델링은 머신러닝을 사용하여 애널리틱스 쿠키를 수락하는 비슷한 사용자의 행동을 기반으로 애널리틱스 쿠키를 거부하는 사용자의 행동을 모델링합니다. 행동 모델링을 사용 설정하면 머신러닝 알고리즘이 보고서 총괄 표, 탐색 분석용 원시 이벤트와 사용자 수준 데이터 등 두 가지 데이터 세트를 처리합니다. 두 데이터 세트의 구조적 차이로 인해 보고서와 탐색 분석 사이에 모델링된 데이터가 약간 다를 수 있습니다. 분석 쿠키 수락을 거부한 데이터에 표시되는 사용자 수가 많을수록 불일치 가능성이 높아집니다.
처리 시간 차이
애널리틱스의 데이터는 여러 시스템에서 제공되며 서로 다른 시간에 처리될 수 있습니다. 처리 시간 차이로 인해 지난 48시간에 대해 쿼리를 실행한 결과가 약간 다를 수 있습니다.