상관 관계 매트릭스

통계적 상관 관계는 고급 데이터 마이닝을 통해 중요한 관계를 측정하여 기회를 식별합니다.

Pearsons 상관 계수를 사용하여 상관 관계 매트릭스는 마케팅 캠페인에서 다음 단계를 보다 잘 식별하거나 사이트 디자인을 개선하거나 추가적인 상관 관계를 위해 심도 있는 고객 분석을 계속하기 위해 관련 정보를 제공합니다.

상관 관계 매트릭스 만들기

상관 관계 매트릭스는 계산 가능한 차원 또는 비계산 차원 위에 지표를 비교합니다. 그런 다음 색상 선택을 통해 시각화 내의 상관 관계를 강조 표시하거나 텍스트 맵, 열 맵 또는 둘 다로 렌더링하도록 행렬을 수정할 수 있습니다.

  1. 상관 관계 행렬을 엽니다.

    Visualization > Predictive Analytics > Correlation Matrix를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 치수 테이블이 열립니다.

    이 메뉴에서 Time > Day of the Week 같은 차원을 선택합니다. 상관 관계 테이블이 행렬의 모서리에서 식별된 차원과 행 및 열에 배치된 관련 지표와 함께 열립니다. 요일 차원의 경우 Visits​은 연결된 지표입니다.

    지표를 자신과 비교하기 때문에 상관관계는 1.000입니다(완벽하지만 사용할 수 없는 상관관계를 반영함).

  2. 지표 중 하나를 변경합니다.

    행 또는 열에서 지표를 변경하려면 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 Change Metric​을 선택합니다. 이렇게 하면 값의 두 지표 간 상관 관계가 설정됩니다.

    이 예제의 경우 열의 Visits 지표를 Internal Searches​으로 변경합니다. 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 Metric > Custom Events > Custom Event 1-10 > Internal Searches를 선택합니다.

  3. 상관 관계 매트릭스에 지표를 더 추가합니다.

    지표 열 또는 행을 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 예를 들어 지표 메뉴에서 Metric > Custom Events > Custom Event 1-10 > Sign in Error를 추가합니다.

    새 지표는 상관 관계 번호가 있는 열에 나타납니다. Email Signups 등의 다른 지표를 추가하여 테이블을 작성할 수 있습니다.

    또는 열에 있는 지표와 비교하기 위해 지표를 행에 추가합니다.

  4. (선택 사항) 차원 요소를 추가하여 지표를 제한합니다.

    작업 영역을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Table​을 선택합니다. 열린 차원 테이블에서 Ctrl + Alt를 누르고 요소를 열 또는 행의 지표 위로 드래그합니다. 요소는 대괄호로 표시된 지표 옆에 나타납니다.

    예를 들어 Visits 지표의 경우 Country​을 New Zealand​로 선택하여 제한할 수 있습니다.

    차원 요소를 선택하면 선택한 차원 요소를 기반으로 모든 지표의 상관 관계가 변경됩니다. 차원 창이 닫히면 "뉴질랜드"에 대한 방문 지표만 제한됩니다.

    노트

    차원 제약 조건이 있는 지표를 변경하는 경우(마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 Change Metric 선택), 지표를 제한하는 차원 요소는 손실됩니다. 차원 요소를 다시 추가해야 합니다.

  5. 지표를 추가로 제한하려면 이진 필터를 만듭니다. 표에서 지표를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 메뉴에서 이진 필터를 선택합니다.

상관 관계 계획 및 분석 목표

다음은 상관 관계 매트릭스 구축을 위한 일반적인 목표입니다.

지정된 차원에 대해 두 지표 간의 관계를 식별합니다. 이 예에서는 내부 검색, 로그인 및 설문 조사가 표시된 지표 이벤트와 비교하여 방문, 이메일 등록 및 로그인 오류 지표를 사용하여 핵심 차원, 요일을 중심으로 매트릭스가 작성되었습니다.

분석에 집중할 가설을 개발합니다. 상관 관계 분석을 실행한 후 다음 단계는 지표의 종속성 및 상관 관계를 찾는 것입니다. 예를 들어 내부 검색이 이메일 등록에 미치는 영향을 이해하면 해당 관계를 예측하고 마케팅 캠페인 또는 웹 사이트 탐색 디자인을 수정할 수 있습니다.

고급 데이터 마이닝 알고리즘을 포함할 지표를 식별합니다. 대부분의 경우 주요 지표는 여러 상관 관계에 영향을 주는 것으로 보이기 때문에 식별됩니다. 이제 이러한 주요 측정 지표를 추가 데이터 마이닝 분석에 적용하여 보다 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

상관 관계 매트릭스 기능 참고 사항

테이블 내의 차원 요소 필터링 및 선택은 값과 같습니다. 예를 들어 요일 차원을 사용한 다음 요일 차원 테이블 내의 특정 요일을 클릭하는 것과 같이 핵심 차원의 요소를 클릭하면 사용 가능한 상관 관계를 제공하지 않는 100%의 일치 항목이 1대 1로 렌더링됩니다. 루트 차원이 주의 요일이므로 요일 차원 테이블 내의 모든 선택 사항은 매트릭스를 1대1 상관 관계로 변경합니다.

그러나 1-1 상관 관계(모든 요소로 단일 선택이 이루어진 경우)는 해당 날짜에만 적용됩니다. 여러 항목을 선택하더라도 1에서 1 사이의 상관 관계가 유지되지 않으며 1일 이상의 요일을 선택하더라도 100%의 일치 항목을 항상 산출하지는 않습니다.

통계 상관 관계는 Adobe Analytics 제품의 내역 참조인 상관 관계 데이터 모델과 같지 않습니다. 데이터 워크벤치의 통계적 상관관계는 Pearson 상관 관계 모델을 기반으로 합니다.

산포도의 상관 관계를 표시합니다. 산포도의 제목을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Visualization 메뉴에서 Display Correlation을 선택합니다. 상관 관계 값이 산포도의 오른쪽 위 섹션에 표시됩니다.

노트

응용 프로그램에서 Pearsons 상관 관계 계산을 실행할 수 없는 경우 산포 플롯 및 Pearsons 행렬에 "계산 오류"가 표시됩니다. 일반적으로 데이터가 불충분하기 때문에 방정식이 0으로 나누려고 할 수 있습니다.

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