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Rollierende Berechnungen in Widget-Metriken

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:

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

Hinzufügen eines Datumsaufrisses

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

Klicken Sie hier, um Ihr Widget zu bearbeiten.
Klicken Sie im Widget-Bearbeitungsbereich im Abschnitt X-Achse auf Hinzufügen.
Wählen Sie ein Datumsfeld aus.
Tipp: Sie können die Feldtyp im Dashboard-Datenabschnitt des Dashboards.
Klicken Sie auf das Feld X-Achse.
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

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

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.
Klicken Sie auf die Metrik, die Sie hinzugefügt haben.
Aktivieren Sie Rollierende Berechnung, und wählen Sie dann über die Dropdown-Liste Ihre Berechnung aus, entweder Rollierender Durchschnitt oder Rollierende Kennzahl.
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 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”:

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

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.

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.

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