Funzioni avanzate
Il Generatore di metriche calcolate consente di applicare funzioni statistiche e matematiche. Questo articolo riporta un elenco alfabetico delle funzioni avanzate e delle relative definizioni.
Accedi a queste funzioni selezionando Show all sotto l’elenco
Funzioni tabella e funzioni riga
Una funzione tabella è una funzione in cui l’output è lo stesso per ogni riga della tabella. Una funzione riga è una funzione in cui l’output è diverso per ogni riga della tabella.
Se applicabile e pertinente, una funzione viene annotata con il tipo di funzione: [Tabella]{class="badge neutral"} o [Riga]{class="badge neutral"}
Che cosa significa il parametro include-zeros?
Il parametro indica se includere gli zeri all’interno del calcolo. Talvolta lo zero non ha alcun significato, ma in determinate occasioni può risultare importante.
Ad esempio, se hai una metrica Revenue (Entrate) e ne aggiungi al report una del tipo Page Views (Visualizzazioni pagina), improvvisamente saranno presenti più righe per le entrate che sono pari a zero. Probabilmente non vorrai che questa metrica aggiuntiva influisca su MEAN, ROW MINIMUM, QUARTILE e altri calcoli presenti nella colonna dei ricavi. In questo caso, dovrai controllare il parametro include-zeros
.
In alternativa, puoi avere due metriche di interesse e una con una media o un minimo più elevati, perché alcune righe sono pari a zero. In tal caso, puoi scegliere di non selezionare il parametro per includere gli zeri
E and
Congiunzione. Diverso da zero è considerato vero e uguale a zero è considerato falso. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Conteggio distinto approssimativo approximate_count_distinct
Restituisce il conteggio distinto approssimativo degli elementi dimensionali per la dimensione selezionata.
Esempio
Un caso d’uso comune per questa funzione si verifica quando desideri ottenere un numero approssimativo di clienti.
Arcocoseno arc-cosine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce l'arcocoseno, o inverso del coseno, di una metrica. L’arcocoseno è l’angolo di cui è numero il coseno. L’angolo restituito è espresso in radianti compresi nell’intervallo tra 0 (zero) e pi. Per convertire il risultato da radianti a gradi, moltiplicalo per 180/PI( ).
Arcoseno arc-sine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce l'arcoseno, o seno inverso, di un numero. L’arcoseno è l’angolo di cui è numero il seno. L’angolo restituito è espresso in radianti compresi nell’intervallo tra -pi/2 e pi/2. Per esprimere l'arcoseno in gradi, moltiplicate il risultato per 180/PI().
Arcotangente arc-tangent
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce l'arcotangente, o tangente inversa, di un numero. L’arcotangente è l’angolo di cui è numero la tangente. L’angolo restituito è espresso in radianti compresi nell’intervallo tra -pi/2 e pi/2. Per esprimere l’arcotangente in gradi, moltiplica il risultato per 180/PI( ).
Cdf-T cdf-t
Restituisce la probabilità che una variabile casuale con distribuzione t di studente con n gradi di libertà abbia un punteggio z inferiore a col.
Esempio
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
Restituisce la probabilità che una variabile casuale con una distribuzione normale abbia un punteggio z inferiore a col.
Esempi
CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499
Ceiling ceiling
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il numero intero più piccolo, non inferiore a un valore specificato. 70 esempio, se vuoi evitare di riportare i decimali della valuta per le entrate e un prodotto è pari a 569,93 $, utilizza la formula CEILING (ricavi) per arrotondare i ricavi al dollaro più vicino, in questo caso 570 $.
Affidabilità confidence
Calcola il valore di affidabilità valido in ogni momento, utilizzando il metodo WASKR come descritto in Teoria del limite centrale uniforme nel tempo e sequenze di affidabilità asintotiche.
Affidabilità è una misura probabilistica della quantità di prove che dimostrano che una specifica variante è uguale alla variante di controllo. Una maggiore affidabilità indica meno prove dell’ipotesi che le varianti di controllo e non di controllo abbiano prestazioni uguali.
Affidabilità (inferiore) confidence-lower
Calcola il valore inferiore di affidabilità valido in ogni momento, utilizzando il metodo WASKR come descritto in Teoria del limite centrale uniforme nel tempo e sequenze di affidabilità asintotiche.
Affidabilità è una misura probabilistica della quantità di prove che dimostrano che una specifica variante è uguale alla variante di controllo. Una maggiore affidabilità indica meno prove dell’ipotesi che le varianti di controllo e non di controllo abbiano prestazioni uguali.
Affidabilità (superiore) confidence-upper
Calcola il valore superiore di affidabilità valido in ogni momento, utilizzando il metodo WASKR come descritto in Teoria del limite centrale uniforme nel tempo e sequenze di affidabilità asintotiche.
Affidabilità è una misura probabilistica della quantità di prove che dimostrano che una specifica variante è uguale alla variante di controllo. Una maggiore affidabilità indica meno prove dell’ipotesi che le varianti di controllo e non di controllo abbiano prestazioni uguali.
Coseno cosine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il coseno dell'angolo specificato. Se l’angolo è in gradi, moltiplicalo per PI( )/180.
Radice cubica cube-root
Restituisce la radice cubica positiva di un numero. La radice cubica di un numero corrisponde al valore di quel numero elevato alla potenza di 1/3.
Cumulativa cumulative
Restituisce la somma degli ultimi n elementi della colonna x. Se n > 0, somma gli ultimi n elementi o x. Se n < 0, somma gli elementi precedenti.
Esempi
Media cumulativa cumulative-average
Restituisce la media degli ultimi n elementi della colonna x. Se n > 0, somma gli ultimi n elementi o x. Se n < 0, somma gli elementi precedenti.
Utilizza invece CUMULATIVE(revenue)
Uguale equal
Uguale. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 = Metric 2
Regressione esponenziale: coefficiente di correlazione exponential-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione esponenziale: Y = a exp(X) + b. Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione esponenziale: Y previsto exponential-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione esponenziale: Y = a exp(X) + b. Restituisce Y.
Regressione esponenziale: intercetta exponential-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione esponenziale: Y = a exp(X) + b. Restituisce b.
Regressione esponenziale: pendenza exponential-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione esponenziale: Y = a exp(X) + b. Restituisce a.
Floor floor
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce l'intero più grande non maggiore di un valore specificato. Ad esempio, se vuoi evitare di riportare i decimali della valuta per le entrate e un prodotto è pari a 569,34 $, utilizza la formula FLOOR (ricavi) per arrotondare i ricavi al dollaro più vicino, in questo caso 569 $.
Maggiore di greather-than
L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 > Metric 2
Maggiore di o uguale a greater-than-or-equal
Maggiore di o uguale a. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 >= Metric 2
Coseno iperbolico hyperbolic-cosine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il coseno iperbolico di un numero.
Seno iperbolico hyperbolic-sine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il seno iperbolico di un numero.
Tangente iperbolica hyperbolic-tangent
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce la tangente iperbolica di un numero.
Se if
[Riga]{class="badge neutral"} Se il valore del parametro di condizione è diverso da zero (true), il risultato sarà il valore del parametro value_if_true. In caso contrario, è il valore del parametro value_if_false.
Minore di less-than
L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 < Metric 2
Minore di o uguale a less-than-or-equal
Minore di o uguale a. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 <= Metric 2
Lift lift
L’incremento del rapporto rispetto al valore di controllo.
Regressione lineare: coefficiente di correlazione linear-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione lineare: Y = a X + b. Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione lineare: intercetta linear-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione lineare: Y = a X + b. Restituisce b.
Regressione lineare: Y previsto linear-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione lineare: Y = a X + b. Restituisce Y.
Regressione lineare: pendenza linear-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione lineare: Y = a X + b. Restituisce a.
Log in base 10 log-base-ten
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il logaritmo base 10 di un numero.
Regressione logaritmica: coefficiente di correlazione log-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione del registro: Y = a ln(X) + b. Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione logaritmica: intercetta log-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione del registro: Y = a ln(X) + b. Restituisce b.
Regressione logaritmica: Y previsto log-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione del registro: Y = a ln(X) + b. Restituisce Y.
Regressione logaritmica: pendenza log-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione del registro: Y = a ln(X) + b. Restituisce a.
Logaritmo naturale natural-log
Restituisce il logaritmo naturale di un numero. I logaritmi naturali sono basati sulla costante e (2.71828182845904). LN è l’inverso della funzione EXP.
Non not
Negazione come booleano. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Non uguale not-equal
Non uguale. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Esempio
Metric 1 != Metric 2
Oppure or
Disgiunzione [Riga]{class="badge neutral"}. Diverso da zero è considerato vero e uguale a zero è considerato falso. L’output è 0 (falso) o 1 (vero).
Pi pi
Restituisce Pi: 3,14159…
Regressione di potenza: coefficiente di correlazione power-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione di potenza: Y = b X ^ a. Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione di potenza: intercetta power-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione di potenza: Y = b X ^ a. Restituisce b.
Regressione di potenza: Y previsto power-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione di potenza: Y = b X ^ a. Restituisce Y.
Regressione di potenza: pendenza power-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione di potenza: Y = b X ^ a. Restituisce a.
Regressione quadratica: coefficiente di correlazione quadratic-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione quadratica: Y = (a + bX) ^ 2, Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione quadratica: intercetta quadratic-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione quadratica: Y = (a + bX) ^ 2, Restituisce a.
Regressione quadratica: Y previsto quadratic-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione quadratica: Y = (a + bX) ^ 2, Restituisce Y.
Regressione quadratica: pendenza quadratic-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione quadratica: Y = (a + bX) ^ 2, Restituisce b.
Regressione reciproca: coefficiente di correlazione reciprocal-regression-correlation-coefficient
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione reciproca: Y = a + b X ^ -1. Restituisce il coefficiente di correlazione.
Regressione reciproca: intercetta reciprocal-regression-intercept
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione reciproca: Y = a + b X ^ -1. Restituisce a.
Regressione reciproca: Y previsto reciprocal-regression-predicted-y
[Riga]{class="badge neutral"} Regressione reciproca: Y = a + b X ^ -1. Restituisce Y.
Regressione reciproca: pendenza reciprocal-regression-slope
[Tabella]{class="badge neutral"} Regressione reciproca: Y = a + b X ^ -1. Restituisce b.
Varianza di esempio
Calcola una stima della varianza del campione.
Seno sine
[Riga]{class="badge neutral"} Restituisce il seno dell'angolo specificato. Se l’angolo è in gradi, moltiplicalo per PI( )/180.
Punteggio T t-score
La deviazione dalla MEDIA, divisa per la deviazione standard. Alias per punteggio Z.
Test T t-test
Esegue un test t con coda m con un punteggio t di x e n gradi di libertà.
Dettagli
La firma è T-TEST (metrica, gradi, code). Sotto, effettua semplicemente la chiamata a m
- m è il numero di code.
- n è il grado di libertà e deve essere un numero costante per l’intero rapporto, ovvero non deve cambiare riga per riga.
- x è la statistica del test T e spesso è una formula (ad esempio Z-SCORE) basata su una metrica che sarà valutata su ogni riga.
Il valore restituito è la probabilità di visualizzare la statistica x del test in base ai gradi di libertà e al numero di code.
Esempi
-
Utilizza questa funzione per individuare le anomalie:
code language-none T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)
-
Combinala con IF per ignorare percentuali non recapitate molto elevate o basse e per contare le sessioni su tutto il resto:
code language-none IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )
Tangente tangent
Restituisce la tangente dell’angolo specificato. Se l’angolo è in gradi, moltiplicalo per PI( )/180.
Punteggio Z z-score
[Riga]{class="badge neutral"} la deviazione dalla media divisa per la deviazione standard.
Un punteggio Z pari a 0 (zero) indica che il punteggio è uguale alla media. Un punteggio Z può essere positivo o negativo, il che significa se è superiore o inferiore alla media, oltre al numero di deviazioni standard.
L’equazione per il punteggio Z è:
dove x è il punteggio non elaborato, μ corrisponde alla media della popolazione e σ indica la deviazione standard della popolazione.
Test Z z-test
Effettua un test z con coda n con punteggio z di x.