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Ausreißer verwenden (Studio)


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Informationen zur Verwendung von Ausreißern

Ausreißer sind Tools zur Ursachenanalyse, die schnell erkennen, welche Wörter für einen bestimmten Datenpunkt eindeutig oder ungewöhnlich sind.

Funktionsweise von Ausreißern

Ausreißer vergleichen die Prävalenz eines Worts, verknüpften Worts oder Hashtags innerhalb eines ausgewählten Datenpunkts mit der Prävalenz im Widget als Ganzes und ordnen diese Wörter dann nach den größten Disparitäten ein. Wörter, die viel seltener oder viel beliebter als erwartet sind, werden am höchsten eingestuft.

Ausreißer zeigen Wörter, zugehörige Wörter und Hashtags an, die eines der folgenden Kriterien erfüllen:

  • Sie treten ungewöhnlich oft für den ausgewählten Datenpunkt auf, im Gegensatz zum Rest des Datensets.
  • Sie treten ungewöhnlich selten für den ausgewählten Datenpunkt auf, im Gegensatz zum Rest des Datensets.
    Tipp: Mit anderen Worten: Ausreißer können tatsächlich sehr geringe Einzelvolumina haben, da diese Begriffe im Vergleich zu anderen Datenpunkten ungewöhnlich geringe Volumen für den Datenpunkt haben.

Ausreißer bieten eine Alternative zum Auffinden der „Top-10-Wörter“ für jeden Datenpunkt in Studio, die allein nützlich sein können. Die „Top-10-Wörter“ sind jedoch häufig die Top-10-Werte für alle Datenpunkte und unterscheiden nicht notwendigerweise, was hinter einem bestimmten Datenpunkt passiert, an dem Sie interessiert sind.

Prävalenzänderungsmetrik

Tabelle der Ausreißer

Die Prävalenzänderung gibt an, wie viel mehr oder weniger häufig ein Ausreißer für das Element ist, für das Sie einen Drill-Vorgang ausgeführt haben, im Vergleich zu den Daten des Widgets als Ganzes.

Wenn Sie einen Drilldown zu einem Ausreißer ausführen, wertet XM Discover Interaktionen für das Drill-Element aus (dies wird als „Vordergrund“ bezeichnet) und vergleicht diese mit den Interaktionen des Widgets als Ganzes (dies wird als „Hintergrund“ bezeichnet). Es stellt dann die Werte dar, die die höchste Disparität in der Prävalenz aufweisen, d.h. die Werte, die in der Prävalenzrate am ungewöhnlichsten sind. Die Metrik Prävalenzänderung zeigt Ihnen genau, was diese Disparität ist, um Ihnen ein besseres Gefühl zu geben, wie extrem und Ausreißer sein können.

Die Prävalenzänderung wird mit folgender Formel berechnet:

Prävalenzänderung = prozentuale Prävalenz Vordergrund – Prozentuale Prävalenz Hintergrund

Beachten Sie, dass dies ein negativer Wert sein kann, wenn ein Wort in der Drill-Gruppe im Vergleich zum Hintergrund ungewöhnlich ist.

Beispiel: Wir führen einen Drill-Vorgang in New York City in einem Widget aus, das Daten für Nordamerika anzeigt. Ein Top-Ausreißer könnte das Wort “Breitbahn” sein, denn in Nordamerika ist dieses Wort relativ unüblich, vielleicht mit einer Prävalenz von 0,5 % der Interaktionen, die “Broadway” nennen. In den Interaktionen von New York City kommt dieser Begriff jedoch 11 % der Zeit vor. In diesem Fall würde die Prävalenzänderung 10,5 % (11 % – 0,5 %) betragen.

Wann sollten Ausreißer verwendet werden?

Bei der Verwendung von Ausreißern kann Folgendes von Vorteil sein:

  • Untersuchung ungewöhnlicher Datenpunkte (z. B. Spitzen oder Dips in einem Trenddiagramm, einer riesigen Fläche auf einem Kreis- oder Heatmap oder einer entsprechenden Farbe in einer Wortwolke), um herauszufinden, was sie antreibt.
  • Verwendung von Treibern. Treiber geben keine Wörter, zugehörigen Wörter oder Hashtags als Indikatoren für ein Ergebnis zurück. Mit Ausreißern wählen Sie einen Datenpunkt aus und leiten Korrelationen ab.
  • Suche nach Trendbegriffen, um potenzielle neue Themen zu entdecken.

Anzeigen von Ausreißern

Drill-Vorgänge in Ausreißer in einem Balkendiagramm

  1. Öffnen Sie ein Dashboard im Anzeigemodus.
    Tipp: Ausreißer sind nur im Anzeigemodus verfügbar.
  2. Klicken Sie auf den Datenpunkt, den Sie analysieren möchten.
  3. Klicken Sie auf Ausreißer.

Es wird eine Tabelle generiert, die Wörter, zugehörige Wörter und Hashtags anzeigt, die mit dem Datenpunkt verknüpft sind. Diese sind alle nach Rang sortiert, wobei die höchste Disparität in der Prävalenz ganz oben steht.

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.