Звіти й дослідження містять дієву статистику для вашого сайту чи додатка. Зазвичай їх дані збігаються, однак часом ви можете побачити відмінності. Це нормально, і нижче описано, чому так буває.
Зміст
- Підтримувані поля
- Фільтрування даних
- Сегменти й порівняння
- Діапазон дат
- Мала кількість користувачів
- Моделювання поведінки
- Час обробки
Підтримувані поля
У звітах і дослідженнях використовуються різні представлення даних із неоднаковим рівнем деталізації. Наприклад, дослідження не підтримують деякі параметри та показники, доступні у звітах. Якщо відкрити в дослідженні звіт із непідтримуваними полями, ви їх не побачите. А якщо звіт містив візуалізацію (наприклад, лінійну діаграму) на основі таких полів, вона теж не відобразиться.
Фільтрування даних
У дослідженнях можливе фільтрування за типом відповідності (наприклад, містить, точно відповідає або починається з), а також враховується регістр виразу, що використовується.
У звітах поле "Пошук" фільтрує за типом відповідності "містить" і не враховує регістр. Ідеться про поле "Пошук", яке розташовано між візуалізацією і таблицею даних зі списком параметрів, а не про те, що міститься вгорі інтерфейсу Analytics, чи про кнопку Додати фільтр.
Сегменти й порівняння
Під час порівняння у звітах можуть використовуватися поля, які дослідження не підтримують. Якщо відкрити звіт із порівняннями в дослідженнях, порівняння буде перетворено на сегменти. Непідтримувані показники та параметри в таких сегментах не враховуються. Часом це впливає на дані, включені в сегмент або виключені з нього.
Діапазон дат
Діапазони дат у дослідженнях обмежено налаштуваннями збереження даних вашого ресурсу. Якщо ви створите звіт із діапазоном дат поза параметрами збереження даних на рівні користувачів і подій, а потім відкриєте його в дослідженнях, раніші дані не включатимуться в цей діапазон.
Мала кількість користувачів
Дані може бути вилучено зі звіту або дослідження, якщо для вибраного діапазону дат зафіксовано замало користувачів. Обмеження за пороговим обсягом даних застосовуються для того, щоб особа, яка переглядає звіт або дослідження, не могла ідентифікувати окремих користувачів на основі демографічних показників, інтересів або інших сигналів у даних.
Докладніше про порогові значення обсягу даних.
Моделювання поведінки
Якщо ввімкнено моделювання поведінки для режиму згоди, дані в стандартних звітах і дослідженнях можуть дещо відрізнятися. За допомогою машинного навчання система моделює поведінку користувачів, які відхилили файли cookie Analytics, на основі даних про поведінку схожих користувачів, що погодилися на використання цих файлів.
Якщо ввімкнено моделювання поведінки, алгоритм машинного навчання оброблятиме 2 різні набори даних. Це зведені таблиці для звітів і вихідні дані на рівні подій та користувачів для досліджень. Структурні відмінності між цими наборами можуть призвести до незначних розбіжностей у змодельованих даних звітів і досліджень. Імовірність розбіжності збільшується залежно від кількості користувачів, представлених у цих даних, які відхилили згоду на файли cookie Analytics.
Час обробки
В Analytics надходить інформація з багатьох різних систем, вона часто обробляється в різний час. Тому результати тих самих запитів, здійснених протягом 48 годин, можуть трохи відрізнятися.