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Rollierende Berechnungen in Widget-Metriken


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Achtung: Sie lesen über eine Funktion, die derzeit nicht für alle Clients verfügbar ist. Wenn Sie weitere Informationen wünschen oder Zugriff erwerben möchten, wenden Sie sich an Ihren Vertriebsbeauftragten.

Informationen zu rollierenden Berechnungen

Laufende Berechnungen sind ein Mittel zur Anwendung einer Metrik über einen Satz von Datenpunkten, die aus mehreren Zeiträumen bestehen. Zu den Optionen gehören rollierende Durchschnittswerte und rollierende Kennzahlen.

Rollierende Durchschnittswerte umfassen eine Reihe von Punkten, wobei diese Punkte das Ergebnis einer beliebigen Metrikberechnung sein können, und werden über ein Fenster mit einer bestimmten Größe gemittelt.

Beispiel: Angenommen, Sie haben NPS-Daten für die letzten 30 Tage. Wenn Sie den gleitenden Durchschnitt aller drei Tage anstelle des Durchschnitts für jeden der 30 Tage erhalten, können Sie den Durchschnitt der NPS-Werte in einem rollierenden Fenster von 3 NPS-Punktwerten nach Tagen aufgeschlüsselt abrufen. Dann wird alle drei Tage nach der Datensammlung ein neuer Durchschnitt von NPS-Werten für Sie generiert.

Rollierende Metriken wenden eine ausgewählte Metrik unter Verwendung aller Datenpunkte innerhalb einer bestimmten Fenstergröße an. Im Gegensatz zu rollierenden Durchschnittswerten werden alle Daten verwendet, um eine neue berechnete Kennzahl zu erzeugen.

Beispiel: Angenommen, Sie haben NPS-Daten für die letzten 30 Tage. Wenn Sie alle drei Tage die rollierende Kennzahl auswählen, verwendet diese rollierende Metrik alle Daten in einem rollierenden Fenster von drei Tagen, um einen neuen NPS-Wert zu erhalten. In diesem Fall wird für alle drei Tage der Datensammlung ein neuer NPS-Wert für Sie generiert.

Sie können Dashboard-Widgets gleitende Durchschnittswerte und rollierende Metriken hinzufügen. Zunächst sollten Sie jedoch sicherstellen, dass das von Ihnen verwendete Widget kompatibel ist und dass die angezeigten Daten nach Datum aufgeschlüsselt sind.

Widget-Kompatibilität

Rollierende Berechnungen können zu jedem Widget hinzugefügt werden, mit dem Sie zusätzlich zu einer Dimension, Zeile oder Achse Metriken hinzufügen können, in denen die Daten nach Datum aufgeschlüsselt werden können.

Dazu gehören:

Datumsfilter, die auf die Dashboard-Seite angewendet werden, wirken sich auf rollierende Berechnungen aus.

Rollierende Berechnungen sind mit der Gewichtung kompatibel.

Rollierende Berechnungen können nicht mit Signifikanztests verwendet werden.

Tipp: Rollierende Berechnungen sind auch mit allen Dashboard-Typen kompatibel, die die oben aufgeführten Widgets unterstützen.

Hinzufügen eines Datumsaufrisses

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Datumsaufschlüsselung, die einem vertikalen Balken-Widget hinzugefügt wird.

  1. Klicken Sie hier, um Ihr Widget zu bearbeiten.
  2. Klicken Sie im Widget-Bearbeitungsbereich im Abschnitt X-Achse auf Hinzufügen. Auswahl eines Datumsfeldes für die X-Achse
  3. Wählen Sie ein Datumsfeld aus.
    Tipp: Sie können die Feldtyp im Dashboard-Datenabschnitt des Dashboards.
  4. Klicken Sie auf das Feld X-Achse.
    Auswählen einer Gruppenoption
  5. Wählen Sie den Zeitraum aus, nach dem Ihre Daten gruppiert sind. Sie können nach Jahr, Quartal, Monat, Woche, Tag oder automatisch gehen.
Tipp: Rollierende Berechnungen sind für die Gruppierung “Sechste Monate” nicht verfügbar. Wenn Sie “sechs Monate” als Gruppierung Ihres Datumsfelds auswählen, können Sie keine rollierende Berechnung hinzufügen. Bereits hinzugefügte rollierende Berechnungen werden deaktiviert.

Hinzufügen eines rollierenden Durchschnitts oder einer rollierenden Metrik zu einem Widget

  1. Verwenden Sie eines der kompatiblen Widgets, und teilen Sie die Daten nach Datum auf, wie in den obigen Abschnitten erläutert.
  2. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens eine Metrik haben. Wenn Sie noch keine hinzugefügt haben, klicken Sie im Abschnitt Metrik auf Hinzufügen.
    Hinzufügen einer rollierenden Berechnungskennzahl

    Tipp: Sie können eine beliebige Kennzahl auswählen, z. B. NPS oder Durchschnitt. Die angewendete rollierende Berechnung wird basierend auf dieser Kennzahl berechnet. Rollierende Berechnungen sind jedoch nicht mit benutzerdefinierten Metriken kompatibel.
  3. Klicken Sie auf die Metrik, die Sie hinzugefügt haben.
  4. Aktivieren Sie Rollierende Berechnung, und wählen Sie dann über die Dropdown-Liste Ihre Berechnung aus, entweder Rollierender Durchschnitt oder Rollierende Kennzahl.
  5. Wählen Sie den Zeitraum aus, für den die rollierenden Berechnungen durchgeführt werden sollen. Sie können einen beliebigen Wert eingeben und zwischen Jahr, Quartal, Monat, Woche, Tag oder Automatisch wählen, wenn Sie Ihre Datumsaufschlüsselung auf gesetzt haben.
Tipp: Diese Gruppierung muss mit der Gruppierung für Ihre Datumsaufschlüsselung übereinstimmen. Wenn Ihre Datumsangaben beispielsweise über Jahre verteilt werden, wird der gleitende Durchschnitt automatisch auf Jahre gesetzt.

Berechnung der rollierenden Durchschnitte

Der gleitende Durchschnitt verwendet „den Durchschnitt der Durchschnitte“. Dabei wird jeder Metrikwert (der selbst der Durchschnitt der Antworten jedes Umfrageteilnehmers ist) innerhalb eines bestimmten Fensters verwendet und über die Anzahl der Fenster gemittelt. Das bedeutet, dass der resultierende Durchschnitt unabhängig vom Stichprobenumfang für einen bestimmten Zeitraum ist.

Der rollierende Durchschnitt wird zusätzlich zu den Kennzahlen implementiert, die über Skalarwerte (numerische Werte) zulässig sind. Der Algorithmus implementiert im Wesentlichen diesen folgenden Satz von Gleichungen. Für Fenstergröße “w”:

R hoch W sub 0 ist gleich X sub 0

Gleichung

Gleichung

Verhalten bei aktuellen Daten

Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster und verwendet für jeden Datenpunkt den aktuellen Wert im Bucket.

Beispiel: Angenommen, es gibt eine Reihe von Datenpunkten für eine Metrik (Anzahl, Summe, Durchschnitt usw.). Dann verwenden wir für dieses Beispiel „Durchschnitt“ mit der Fenstergröße „2“.

Datum 1/1/2018 2/1/2018 3/1/2018 4/1/2018 5/1/2018 6/1/2018
Ursprüngliche Kennzahl 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 wird als unvollständig betrachtet und trägt zu den Berechnungen des gleitenden Durchschnitts bei, wenn wir einen Datenpunkt für den 01.07.2018 haben.

Rollierendes Durchschnittsverhalten für sparse Daten

Bei den oben dargestellten Daten handelt es sich um ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. In einem realen Szenario sind die Daten jedoch in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Null-Case“ bezeichnet. In diesem Fall gibt es nur den Durchschnitt über die Fensterelemente. Wenn die Elemente im Fenster fehlen, verwendet rollierende Durchschnitte nicht die vorherigen Datenpunkte, um das Fenster auszufüllen.

Beispiel:

Datum 1/1/2018 2/1/2018 3/1/2018 4/1/2018 5/1/2018 6/1/2018
Ursprüngliche Kennzahl 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 Metriken

Rollierende Metriken funktionieren auf dieselbe Weise wie normale Metriken, außer dass die verwendeten Daten nach einer Periode rollierend erweitert werden können. Das Standardverhalten umfasst den aktuellen Datenpunkt für das Fenster, das für jeden Datenpunkt den aktuellen Wert im Bucket verwendet.

Rollierende Metriken können als „gewichtete rollierende Metrik“ angesehen werden. In diesem Fall bedeutet „gewichtet“, dass Ihr Metrikwert die Basisgröße in jedem Zeitraum im Fenster steuert, indem mehr Gewichtung auf Zeiträume mit hoher Basisgröße und weniger Gewichtung auf Zeiträume mit niedriger Basisgröße angewendet wird.

Beispiel: Angenommen, es gibt eine Reihe von Datenpunkten für eine Metrik (Anzahl, Summe, Durchschnitt usw.). Dann verwenden wir für dieses Beispiel „Durchschnitt“ mit der Fenstergröße „2“.

Datum 1/1/2018 2/1/2018 3/1/2018 4/1/2018 5/1/2018 6/1/2018
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 ermittelt den Durchschnitt der Summen anhand der Anzahl der Datenpunkte innerhalb der Fenstergröße von zwei.

Rollierende Metrik BEHAVIOR FÜR SPARSEDATEN

Bei den oben dargestellten Daten handelt es sich um ein definiertes Verhalten gemäß den im Diagramm genannten Gleichungen. In einem realen Szenario sind die Daten jedoch in der Regel spärlich. Diese Fälle werden als „fehlende Datenpunkte“ oder „Null-Case“ bezeichnet. In diesem Fall wird die Metrik weiterhin anhand der Anzahl der innerhalb dieses Fensters verfügbaren Datenpunkte berechnet.

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.