Rollierende Berechnungen in Widget
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Rollierende Berechnungen im Überblick
Laufende Berechnungen sind ein Mittel zur Anwendung einer Metrik über einen Satz von Datenpunkten, die aus mehreren Zeiträumen bestehen. Zu den Optionen gehören rollierende Durchschnitte und rollierende Metriken.
Rollierende Durchschnitte Nehmen Sie eine Reihe von Punkten, bei denen diese Punkte das Ergebnis einer beliebigen Metrikberechnung sein können, und berechnet sie über ein Fenster mit einer bestimmten Größe hinweg.
Beispiel: Angenommen, Sie haben NPS für die letzten 30 Tage. Wenn Sie sich dafür entscheiden, den gleitenden Durchschnitt alle drei Tage zu erhalten, anstatt den Durchschnitt für jeden der 30 Tage zu erhalten, können Sie den Durchschnitt der NPS in einem rollierenden Fenster mit 3 NPS aufgeschlüsselt nach Tagen erhalten. Dann würde alle drei Tage der Datensammlung ein neuer Durchschnitt der NPS für Sie generiert.
Rollierende Metriken übernehmen eine ausgewählte Metrik mit allen Datenpunkten innerhalb einer bestimmten Fenstergröße an. Im Gegensatz zu rollierenden Durchschnitten werden alle Daten verwendet, um eine neue berechnete Kennzahl zu erstellen.
Beispiel: Angenommen, Sie haben NPS für die letzten 30 Tage. Wenn Sie die rollierende Metrik alle drei Tage wählen, verwendet diese rollierende Metrik alle Daten in einem rollierenden Fenster von drei Tagen, um einen neuen NPS zu erstellen. In diesem Fall würde für alle drei Tage der Datensammlung ein neuer NPS für Sie generiert werden.
Sie können Dashboard rollierende Durchschnitte und rollierende Metriken hinzufügen. Zuerst sollten Sie jedoch sicherstellen, dass das Widget kompatibel ist und dass die angezeigten Daten nach Datum aufgeschlüsselt sind.
Widget
Rollierende Berechnungen können zu jedem Widget hinzugefügt werden, mit dem Sie zusätzlich zu einer Dimension, Zeile oder Achse Metriken hinzufügen können, auf denen die Daten nach Datum aufgeschlüsselt werden können.
Dazu gehören:
Datumsfilter Die Anwendung auf die Dashboard-Seite wirkt sich auf rollierende Berechnungen aus.
Rollierende Berechnungen sind kompatibel mit Gewichtung.
Rollierende Berechnungen kann nicht verwendet werden mit Signifikanztests.
TIPP: Rollende Berechnungen sind auch mit jeder Art von Dashboard kompatibel, das die oben aufgeführten Widgets unterstützt, z. B. CX-, EX-, BX- und Ergebnis-Dashboards.
Hinzufügen einer Aufschlüsselung
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Aufschlüsselung, die einem vertikalen Widget hinzugefügt wird.
Tipp: Sie können die Werte eines Felds prüfen. Feldtyp in Dashboard des Dashboard.
Tipp: Rollierende Berechnungen stehen für die Gruppierung “Sechstel Monate” nicht zur Verfügung. Wenn Sie „sechs Monate“ als Gruppierung Ihres Datumsfelds auswählen, können Sie keine rollierende Berechnung hinzufügen, und bereits hinzugefügte rollierende Berechnungen werden deaktiviert.
Hinzufügen eines rollierenden Durchschnitts oder einer rollierenden Metrik zu einem Widget
Tipp: Sie können eine beliebige Metrik auswählen, z.B. NPS oder Durchschnitt. Die angewendete rollierende Berechnung wird basierend auf dieser Kennzahl berechnet. Rollierende Berechnungen sind jedoch nicht kompatibel mit benutzerdefinierte Kennzahlen.
Tipp: Diese Gruppierung muss mit der Gruppierung für Ihre Aufschlüsselung übereinstimmen. Wenn Ihre Datumsdaten beispielsweise über Jahre aufgeschlüsselt sind, wird der gleitende Durchschnitt ebenfalls automatisch auf Jahre gesetzt.
Berechnung rollierender Durchschnitte
Der gleitende Durchschnitt nimmt „den Durchschnitt der Durchschnitte“ an. Dabei wird jeder Metrikwert (der selbst der Durchschnitt der Antworten jedes Befragte:r ist) innerhalb eines bestimmten Fensters und über die Anzahl der Fenster hinweg gemittelt. Das bedeutet, dass der resultierende Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum unabhängig vom Stichprobe ist.
Der gleitende Durchschnitt wird zusätzlich zu Metriken implementiert, die über skalare Werte (numerische Werte) zulässig sind. Der Algorithmus implementiert im Wesentlichen diesen folgenden Satz von Gleichungen. Für Fenstergröße “w”:
Verhalten bei aktuellen Daten
Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster und verwendet den aktuellen Wert im Bucket für jeden Datenpunkt.
Beispiel: Angenommen, es gibt eine Reihe von Datenpunkten für eine Kennzahl (Anzahl, Summe, Durchschnitt usw.). Angenommen, wir verwenden für dieses Beispiel „Durchschnitt“ mit der Fenstergröße „2“.
Datum 01.01.2018 01.02.2018 01.03.2018 01.04.2018 01.05.2018 01.06.2018 Ursprüngliche Metrik berechnet 10 6 11 2 9 14 Gleitender Durchschnitt (10) / 2 = 5
(10 + 6) / 2 = 8
(6 + 11) / 2 = 8.5
(11 + 2) / 2 = 6.5
(2 + 9) / 2 = 5.5
(9 + 14) / 2 = 11.5
- Der letzte Datenpunkt gilt als unvollständig und trägt zu den Berechnungen des gleitenden Durchschnitts bei, wenn wir einen Datenpunkt für den 01.07.2018 haben.
Verhalten des rollierenden Durchschnitts für spärliche Daten
Die oben dargestellten Daten sind ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. Aber in einem realen Szenario sind die Daten in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Nullfall“ bezeichnet. In diesem Fall gibt es nur den Durchschnitt über die Fensterelemente. Wenn die Elemente im Fenster fehlen, verwenden rollierende Durchschnitte nicht die vorherigen Datenpunkte, um das Fenster auszufüllen.
Beispiel:
Datum 01.01.2018 01.02.2018 01.03.2018 01.04.2018 01.05.2018 01.06.2018 Ursprüngliche Metrik berechnet 10 FEHLT 11 FEHLT FEHLT 14 Gleitender Durchschnitt (10) / 2
= 5(10 + Null) / 1
= 10(NULL + 11) / 1
= 11(11 + NULL) / 1
= 11(NULL + NULL)
= NULL(NULL + 14) / 1
= 14
Berechnung rollierender Kennzahlen
Rollierende Metriken funktionieren auf die gleiche Weise wie normale Metriken, außer dass die verwendeten Daten nach einer Periode rollierend expandiert werden können. Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster, das den aktuellen Wert im Bucket für jeden Datenpunkt verwendet.
Rollierende Kennzahlen können als „gewichtete rollierende Metrik“ betrachtet werden. In diesem Fall bedeutet „gewichtet“, dass Ihr Metrikwert die Basisgröße in jedem Zeitraum im Fenster steuert und mehr Gewichtung auf Zeiträume mit hoher Basisgröße und weniger Gewicht auf Zeiträume mit niedriger Basisgröße anwendet.
Beispiel: Angenommen, es gibt eine Reihe von Datenpunkten für eine Kennzahl (Anzahl, Summe, Durchschnitt usw.). Angenommen, wir verwenden für dieses Beispiel „Durchschnitt“ mit der Fenstergröße „2“.
Datum 01.01.2018 01.02.2018 01.03.2018 01.04.2018 01.05.2018 01.06.2018 Ursprüngliche Anzahl der Datenpunkte 12 17 20 10 15 25 Summe der Werte 36 52 78 62 55 89 Laufende Metrik 36 / 12 = 3 (36 + 52) / (12 + 17) = 3.03 (52 + 78) / (17 + 20) = 3.51 (78 + 62) / (20 + 10) = 4.67 (62 + 55) / (10 + 15) = 4.68 (55 + 89) / (15 + 25) = 3.6
- Jeder der folgenden Datenpunkte ruft den Durchschnitt der Summen ab, wobei die Anzahl der Datenpunkte innerhalb der Fenstergröße von zwei verwendet wird.
Rollierende Metrik BEHAVIOR FOR SPARSE DATA
Die oben dargestellten Daten sind ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. Aber in einem realen Szenario sind die Daten in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Nullfall“ bezeichnet. In diesem Fall wird die Metrik weiterhin anhand der Anzahl der in diesem Fenster verfügbaren Datenpunkte berechnet.
FAQs
Warum summieren sich meine Messwerte auf 99 oder 101 statt 100?
Warum summieren sich meine Messwerte auf 99 oder 101 statt 100?
33.60 + 33,60 + 32,80 = 100
Wenn Sie sich hingegen dafür entscheiden, keine Dezimalstellen mit demselben Datensatz anzuzeigen
34 + 34 + 33 = 101
MITTELWERT Widgets können nicht unendlich viele Dezimalstellen anzeigen, was bedeutet, dass unabhängig von den Dezimaleinstellungen einige Daten letztendlich aufgerundet werden müssen. Das bedeutet, dass kleine Abweichungen, wie die Addition von 99 oder 101 anstelle von 100, wie vorgesehen funktionieren.
Großartig! Vielen Dank für die Rückmeldung!
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