Poročila in raziskovanja zagotavljajo vpoglede v podatke o spletu in aplikacijah, na podlagi katerih lahko ukrepate. Običajno boste na obeh področjih videli iste podatke. Včasih pa lahko opazite razlike med podatki, prikazanimi na posameznih območjih. Te razlike so pričakovane in so pojasnjene spodaj.
Na tej strani
- Podprta polja
- Filtriranje podatkov
- Segmenti in primerjave
- Časovno obdobje
- Nizko število uporabnikov
- Modeliranje na podlagi vedenja
- Čas obdelave
Podprta polja
Področji poročil in raziskovanj sta zasnovani tako, da vam zagotavljata različne prikaze podatkov, z različno ravnjo podrobnosti. Nekatere razsežnosti in meritve, ki so na primer na voljo v poročilih, niso podprte v raziskovanjih. Ko v raziskovanjih odprete poročilo, ki zajema nepodprta polja, so ta polja izpuščena iz raziskovanja. Če je poročilo prikazalo vizualizacijo na podlagi nepodprtih polj (na primer črtni grafikon, ki prikazuje nepodprto meritev), ta vizualizacija ne bo prikazana v nastalem raziskovanju.
Filtriranje podatkov
Pri raziskovanjih lahko s filtrom izberete vrsto ujemanja, na primer vsebuje, se natančno ujema ali začne se s/z, uporabljeni izraz pa razlikuje med velikimi in malimi črkami.
Polje »Iskanje« v poročilih deluje kot filter, ki uporablja vrsto ujemanja »Vsebuje« ter ne razlikuje med velikimi in malimi črkami. To je polje »Iskanje« med vizualizacijo in podatkovno tabelo s seznamom razsežnosti. Ne gre za polje »Iskanje« na vrhu vmesnika Analytics ali gumb Dodaj filter.
Segmenti in primerjave
Primerjave v poročilih lahko uporabljajo polja, ki niso podprta v raziskovanjih. Primerjave, prisotne v poročilu, ki ga odprete v raziskovanjih, so pretvorjene v segmente, morebitne nepodprte meritve ali razsežnosti iz primerjave pa ne bodo vključene v končni segment v raziskovanjih. To lahko spremeni podatke, ki so vključeni v segment ali izključeni iz njega.
Časovno obdobje
Časovna obdobja so v raziskovanjih omejena na nastavitve hranjenja podatkov za vašo znamko. Če ustvarite poročilo s časovnim obdobjem zunaj obdobja, ki je za hrambo podatkov na ravni uporabnika in na ravni dogodka določeno v nastavitvah, ter ga nato odprete v raziskovanjih, podatki pred tem časovnim obdobjem ne bodo zajeti.
Nizko število uporabnikov
Podatki v poročilu ali raziskovanju so lahko umaknjeni, če je število uporabnikov v določenem časovnem obdobju nizko. Namen pragov podatkov je, da preprečijo, da bi kdor koli, ki si ogleda poročilo ali raziskovanje, prepoznal identiteto posameznih uporabnikov na podlagi demografskih podatkov, zanimanj ali drugih signalov v podatkih.
Preberite več o podatkovnih pragovih.
Modeliranje na podlagi vedenja
Če je omogočeno modeliranje na podlagi vedenja za način na podlagi privolitve, boste morda opazili manjše razlike med podatki v standardnih poročilih in raziskovanjih. Modeliranje na podlagi vedenja uporablja strojno učenje za modeliranje vedenja uporabnikov, ki zavrnejo piškotke za analizo na podlagi vedenja podobnih uporabnikov, ki podajo privolitev za piškotke za analizo.
Ko je modeliranje na podlagi vedenja omogočeno, algoritem strojnega učenja obdela dva različna nabora podatkov. Ti vključujejo združene tabele za poročila ter neobdelane podatke o dogodkih in podatke na ravni uporabnika za raziskovanja. Zaradi razlik v strukturah obeh naborov podatkov lahko pride do manjših razlik med modeliranimi podatki v poročilih in raziskovanjih. Verjetnost odstopanja narašča s številom uporabnikov, ki jih predstavljajo podatki in ki so zavrnili privolitev za piškotke za analizo.
Čas obdelave
Podatki v storitvi Analytics izvirajo iz številnih različnih sistemov in se lahko obdelujejo ob različnih časih. Če boste izvajali poizvedbe za zadnjih 48 ur, boste zaradi razlik v času obdelave morda opazili nekoliko različne rezultate.