Fonctions avancées
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Le créateur de mesures calculées vous permet d’appliquer des fonctions statistiques et mathématiques. Cet article présente la liste alphabétique des fonctions avancées et leurs définitions.
Accédez à ces fonctions en sélectionnant Tout afficher ci-dessous dans la liste Fonctions du panneau Composants. Faites défiler la page vers le bas pour afficher la liste des Fonctions avancées.
Fonctions de tableau et fonctions de ligne
Une fonction de tableau consiste à ce que la sortie soit la même pour chaque ligne du tableau. Une fonction de ligne consiste à ce que la sortie soit différente pour chaque ligne du tableau.
Le cas échéant, une fonction est annotée avec le type de fonction : Tableau.{type=“Neutral”}Ligne
Que signifie le paramètre d’inclusion de zéros ?
Il indique s’il faut inclure des zéros dans le calcul. Parfois, zéro signifie rien mais parfois, c’est important.
Par exemple, en présence d’une mesure Revenus, vous ajoutez une mesure Pages vues au rapport. Soudain, des lignes supplémentaires apparaissent pour vos revenus, qui contiennent toutes zéro. Vous ne souhaitez probablement pas que cette mesure supplémentaire affecte les éléments MEAN, ROW MINIMUM, QUARTILE et d’autres calculs que vous avez dans la colonne des revenus. Dans ce cas, vous devez activer le paramètre include-zeros
.
Un autre scénario consiste à utiliser deux mesures intéressantes, l’une ayant une moyenne ou un minimum supérieur, car certaines lignes sont des zéros. Dans ce cas, vous pouvez choisir de ne pas vérifier le paramètre pour inclure des zéros.
Et
AND(logical_test)
Conjonction. Non égal à zéro est considéré comme true et égal à zéro est considéré comme false. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Nombre distinct approximatif
NOMBRE APPROXIMATIF DISTINCT(dimension)
Renvoie le nombre distinct approximatif d’éléments de dimension pour la dimension sélectionnée.
Exemple
Un cas d’utilisation courant de cette fonction est lorsque vous souhaitez obtenir un nombre approximatif de clients.
Arc cosinus
ARC COSINUS(metric)
Ligne
Arc sinus
ARC SINUS(metric)
Ligne
Arc tangente
ARC TANGENT(metric)
Ligne
Cdf-T
CDF-T(métrique, nombre)
Renvoie la probabilité qu’une variable aléatoire avec une loi de Student-t à n degrés de liberté ait un score z inférieur à col.
Exemple
CDF-T(-∞, n) = 0
CDF-T(∞, n) = 1
CDF-T(3, 5) ? 0.99865
CDF-T(-2, 7) ? 0.0227501
CDF-T(x, ∞) ? cdf_z(x)
Cdf-Z
CDF-Z(mesure, nombre)
Renvoie la probabilité qu’une variable aléatoire avec une distribution normale ait un score z inférieur à col.
Exemples
CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499
Plafond
PLAFOND(métrique)
Ligne
Degré de confiance
CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)
Calculez le degré de confiance valide à tout moment à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.
Le degré de confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.
Confiance (inférieure)
CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)
Calculez le degré de confiance valide à tout moment inférieure à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.
Le degré de confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.
Confiance (supérieure)
CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)
Calculez le degré de confiance valide à tout moment supérieure à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.
Le degré de confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.
Cosinus
COSINUS(metric)
Ligne
Racine cubique
RACINE CUBE(mesure)
Renvoie la racine cubique positive d’un nombre. La racine cubique d’un nombre est la valeur de ce nombre élevée à la puissance 1/3.
Cumulé
CUMULATIF(nombre, mesure)
Renvoie la somme des n derniers éléments de la colonne x. Si n > 0, additionnez les n derniers éléments ou x. Si n < 0, additionnez les éléments précédents.
Exemples
Cumulé (moyenne)
MOYENNE CUMULÉE(nombre, mesure)
Renvoie la moyenne des n derniers éléments de la colonne x. Si n > 0, additionnez les n derniers éléments ou x. Si n < 0, additionnez les éléments précédents.
Utilisez plutôt CUMULATIF(chiffre d’affaires) CUMULATIF(personne).
equal (égal à)
ÉGAL()
Égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 = Metric 2
Régression exponentielle : coefficient de corrélation
RÉGRESSION EXPONENTIELLE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression exponentielle : Y prédit
RÉGRESSION EXPONENTIELLE : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression exponentielle : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION EXPONENTIELLE : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression exponentielle : inclinaison
RÉGRESSION EXPONENTIELLE : SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Arrondi à l’inférieur
FLOOR(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Supérieur à
SUPÉRIEUR À()
La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 > Metric 2
Supérieur ou égal à
SUPÉRIEUR OU ÉGAL()
Supérieur ou égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 >= Metric 2
Cosinus hyperbolique
COSINUS HYPERBOLIQUE(métrique)
Ligne
Sinus hyperbolique
SINUS HYPERBOLIQUE(métrique)
Ligne
Tangente hyperbolique
TANGENTE HYPERBOLIQUE(métrique)
Ligne
Si la variable
IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)
Ligne
Inférieur à
INFÉRIEUR À()
La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 < Metric 2
Inférieur ou égal à
INFÉRIEUR OU ÉGAL À()
Inférieur ou égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 <= Metric 2
Effet élévateur (#lift)
Régression linéaire : coefficient de corrélation
RÉGRESSION LINÉAIRE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression linéaire : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION LINÉAIRE : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression linéaire : Y prédit
RÉGRESSION LINÉAIRE : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression linéaire : inclinaison
RÉGRESSION LINÉAIRE : PENTE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Base logarithmique 10
LOG BASE 10(metric)
Ligne
Régression logarithmique : coefficient de corrélation
RÉGRESSION DU LOG : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression logarithmique : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION DU JOURNAL : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression logarithmique : Y prédit
RÉGRESSION DU JOURNAL : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression logarithmique : inclinaison
RÉGRESSION DU LOG : SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Logarithme népérien
LOG NATUREL(metric)
Renvoie le logarithme népérien d’un nombre. Les logarithmes népériens sont basés sur la constante e (2,71828182845904). LN est l’inverse de la fonction EXP.
Pas
NON(logique)
Négation en tant que booléen. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Non égal à
DIFFÉRENT()
Non égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).
Exemple
Metric 1 != Metric 2
Ou
OU(logical_test)
Ligne
Pi
PI()
Renvoie Pi : 3,14159…
Régression puissance : coefficient de corrélation
RÉGRESSION DE PUISSANCE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression puissance : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION DE PUISSANCE : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression puissance : Y prédit
RÉGRESSION DE PUISSANCE : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression puissance : inclinaison
RÉGRESSION DE PUISSANCE : PENTE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression quadratique : coefficient de corrélation
RÉGRESSION QUADRATIQUE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression quadratique : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION QUADRATIQUE : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression quadratique : Y prédit
RÉGRESSION QUADRATIQUE : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression quadratique : inclinaison
RÉGRESSION QUADRATIQUE : SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression réciproque : coefficient de corrélation
RÉGRESSION RÉCIPROQUE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression réciproque : ordonnée à l’origine
RÉGRESSION RÉCIPROQUE : INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Régression réciproque : Y prédit
RÉGRESSION RÉCIPROQUE : PRÉDITE Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Ligne
Régression réciproque : inclinaison
RÉGRESSION RÉCIPROQUE : SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)
Tableau
Sinus
SINUS(métrique)
Ligne
Score normalisé
T-SCORE(metric, include_zeros)
Écart par rapport à la MOYENNE, divisé par l’écart type. Alias pour Score centré.
Test en t
TEST-T(mesure, degrés, queues)
Exécute un test en t m-latéral avec un score normalisé de col et n degrés de liberté.
Détails
La signature est T-TEST (mesure, degrés, queues). En dessous, il appelle simplement m CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees). Cette fonction est similaire à la fonction Z-TEST, qui s’exécute m CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)).
- m est le nombre de queues.
- n représente les degrés de liberté et doit être un nombre constant pour l'ensemble du rapport, c'est-à-dire qu'il ne change pas ligne par ligne.
- x est la statistique du test T. Il s’agit souvent d’une formule (par exemple, Z-SCORE) basée sur une mesure et évaluée sur chaque ligne.
La valeur renvoyée est la probabilité de voir la statistique de test x, étant donné les degrés de liberté et le nombre de queues.
Exemples
-
Utilisez la fonction pour rechercher des valeurs aberrantes :
T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)
-
Combinez la fonction avec IF pour ignorer les taux de rebond très élevés ou faibles, et compter les sessions sur tout le reste :
IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )
Tangente
TANGENTE(métrique)
Renvoie la tangente de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez l’angle par PI()/180.
Score centré
Z-SCORE(metric, include_zeros)
Ligne
Un Z-score de 0 (zéro) implique que le score est le même que la moyenne. Un score centré réduit peut être positif ou négatif, indiquant s’il est au-dessus ou en-dessous de la moyenne et par quel nombre d’écarts types.
L’équation pour le score centré réduit est la suivante :
Où x est le score brut, μ est la moyenne de la population et σ est l’écart type de la population.
Test Z
Z-TEST(metric_tails)
Exécute un test Z n-latéral avec un score centré de x.