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시장에서 적합한 종속 상관관계를 정의하는 것은 상관분석의 본질입니다.
이러한 사용 사례에서는 관계의 과학에 적용된 상관 관계 포인트로서 관계를 식별하는 기술을 강조합니다 Pearson 상관 계수.
디지털 게시자는 소셜 미디어 활동과 웹 사이트 방문 간 잠재적인 관계에 대한 이해를 극대화하려고 합니다. 예를 들어 디지털 게시자는 2주 동안 시간별 Twitter 언급 및 방문 간 상관 관계 보고서를 실행합니다. 상관관계는 r = 0.28. Twitter 언급 및 웹 사이트 방문 간의 중간, 양수 관계를 나타냅니다.
E-소매상들은 매출 증가에 관심을 갖고 있습니다. 예를 들어, e-retail에서는 많은 보조 성공 이벤트(예: 파일 다운로드, 제품 세부 사항 페이지 보기, 내부 검색 클릭스루 등)를 비교하려고 합니다. 주간 웹 매출. 상호 연관성이 가장 높은 내부 검색 클릭스루를 빠르게 식별할 수 있습니다(r = 0.46). 이 값은 최적화를 위한 영역을 나타냅니다.