Ausführen einer Beitragsanalyse

Die Beitragsanalyse ist ein intensiver maschineller Lernprozess, der helfen soll, Aspekte zu erkennen, die zu einer in Adobe Analytics festgestellten Anomalie mit beigetragen haben.Damit soll Benutzenden geholfen werden, lohnenswerte Bereiche oder Gelegenheiten für weitere Analysen viel schneller zu identifizieren.

NOTE
Die Beitragsanalyse wird nur für Daten mit täglicher Granularität unterstützt.

Die Schritte zum Ausführen der Beitragsanalyse sind:

  1. Aufrufen der Beitragsanalyse in einem Projekt

    Ausführen der Beitragsanalyse

    1. Wählen Sie in einer Linienvisualisierung, die auf einer Freiformtabelle mit täglicher Granularität basiert, einen Anomalie-Datenpunkt aus. Wählen Sie im Popup die Option Analysieren aus.

    2. Wählen Sie in einer Freiformtabelle mit täglicher Granularität im Kontextmenü in einer beliebigen Zeile die Option Beitragsanalyse ausführen aus. Sie können die Analyse auch für Zeilen ausführen, die keine Anomalie anzeigen.

    3. In einer Freiformtabelle mit täglicher Granularität in einer Zeile, die eine Anomalie anzeigt:

      1. Wählen Sie die ◥ aus.
      2. Wählen Sie im Dialogfeld Warnhinweis Anomalie) die Option Beitragsanalyse öffnen.
  2. (Optional) Sie können den Umfang der Analyse einschränken (und somit die Analyse beschleunigen), indem Sie Dimensionen ausschließen.

    Ausschließen von Dimensionen aus der Beitragsanalyse

  3. Wählen Beitragsanalyse ausführen aus.

  4. Warten Sie, während die Beitragsanalyse verarbeitet wird. Die Verarbeitung kann je nach Größe der Report Suite und der Anzahl der Dimensionen erheblich dauern. Die Beitragsanalyse führt eine Analyse der wichtigsten 50.000 Elemente pro Dimension durch. Sie werden auch über die Anzahl der verbleibenden Beitragsanalyse-Token benachrichtigt.

    Beitragsanalyse wird ausgeführt

  5. Analysis Workspace lädt ein neues Beitragsanalyse-Bedienfeld direkt in diesem Projekt.

    Bedienfeld Beitragsanalyse

    • Visualisierung Zusammenfassungszahl.

    • Eine monatliche TrendLinienVisualisierung.

    • Eine Top-ElementeFreiformtabelle),anzeigt, welche Top-Elemente zu dieser Anomalie beitragen, sortiert nach Beitragsbewertung. Die zusätzlichen Spalten zeigen die betreffende Metrik und eine Unique Visitors-Metrik zur Bereitstellung des Kontexts.

    • Die Generierte Segmente (Cluster der obersten Elemente Freiformtabelle)Zuordnungen der obersten Elemente basierend auf dem Beitragswert, Anomalievorfällen und dem Gesamtprozentsatz, der zur anormalen Metrik beiträgt. Diese Zuordnung wird dann als Zielgruppensegment (Beitragssegment 1, Beitragssegment 2 usw.) erfasst. Wählen Sie Info aus, um die Segmentdefinition anzuzeigen, einschließlich der Elemente, aus denen die Segmente am häufigsten bestehen:

  6. Da die Beitragsanalyse jetzt Teil von Analysis Workspace ist, können Sie eine Reihe seiner Funktionen aus einem Freiformtabellen-Kontextmenü nutzen, um Ihre Analyse noch aussagekräftiger zu gestalten, z. B.:

NOTE
Die analysierte Anomalie wird in der Beitragsanalyse und den zugehörigen Projekten für intelligente Warnhinweise mit einem blauen Punkt hervorgehoben. Diese Hervorhebung bietet einen deutlicheren Hinweis auf die zu analysierende Anomalie.

Dimensionen ausschließen

Möglicherweise möchten Sie einige Dimensionen aus der Beitragsanalyse ausschließen. Hier ein Beispiel: Sie sind nicht an Dimensionen interessiert, die mit Browsern oder Hardware in Zusammenhang stehen, und möchten die Analyse beschleunigen, indem Sie die entsprechenden Dimensionen entfernen.

So verwalten Sie die ausgeschlossene Dimension:

  • Ziehen Sie unerwünschte Dimensionen in das Bedienfeld Ausgeschlossene Dimensionen und speichern Sie dann die Liste, indem Sie auf Als Standard festlegen klicken.

  • Wählen Sie Alle löschen, um von vorne zu beginnen.

  • Wählen Sie Dimensionen aus, um ein Kontextmenü anzuzeigen, und verwenden Sie CrossSize400 , um ausgewählte ausgeschlossene Dimensionen aus der Liste zu entfernen.

Nachdem Sie auszuschließende Dimensionen geändert haben, wählen Sie erneut Beitragsanalyse.

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