Dokumentation Customer Journey Analytics Användarhandbok om Customer Journey Analytics

Linje

Last update: Sat Feb 01 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Ämnen:

Skapat för:

Användare

recommendation-more-help

I den här artikeln dokumenteras linjevisualisering i  Customer Journey Analytics.
Se Line för  Adobe Analytics-versionen av den här artikeln.

Visualiseringen Line representerar mätvärden som använder en rad för att visa hur värden ändras under en tidsperiod. En radvisualisering kan bara användas när tid används som dimension.

Radvisualisering

Inställningar

Som en del av visualiseringsinställningarna finns specifika radinställningar tillgängliga.

Inställning

Beskrivning

Granularity

Välj i listrutan för granularitet om du vill ändra en anpassad visualisering från dag till vecka till månad, osv. Granulariteten uppdateras också i datakälltabellen.

Show min
Show max

Du kan täcka över en etikett för minsta och högsta värde för att markera minimi- och maximivärdena i ett mätresultat. min/max-värdena härleds från de synliga datapunkterna i visualiseringen, inte från hela uppsättningen värden inom en dimension.

En övertäckning med etiketten för minsta och högsta värde.

Show trendline

Du kan välja att lägga till en regression eller en glidande medeltrendlinje i linjeserien. Trendlinjer hjälper till att beskriva ett tydligare mönster i data. Välj en modell i listan när det är markerat. I Modeller finns en översikt och en beskrivning av tillgängliga modeller.

.

TIP

Vi rekommenderar att trendlinjer tillämpas på data som inte innehåller dagens (partiella data) eller framtida datum. Idag eller i framtiden skevas trendlinjen. Om du behöver ta med framtida datum tar du dock bort nollor från data för att undvika skevning för dessa dagar. Gå till visualiseringens datakälltabell, välj måttkolumnen och aktivera Column Settings > Interpret zero as no value.

Models

Alla trendlinjer för regressionsmodellen passas in med vanliga minsta fyrkanter:

Modell

Beskrivning

Linear

Skapa en rät linje som passar bäst för enkla linjära datauppsättningar och är användbar när data ökar eller minskar med en konstant hastighet. Ekvation: y = a + b * x

Logarithmic

Skapa en kurvformad linje som passar bäst och är användbar när förändringshastigheten i data ökar eller minskar snabbt och sedan Nivåer ut. En logaritmisk trendlinje kan använda negativa och positiva värden. Ekvation: y = a + b * log(x)

Exponential

Skapa en böjd linje och är användbar när data ökar eller minskar med ständigt ökande hastigheter. Det här alternativet ska inte användas om dina data innehåller noll eller negativa värden. Ekvation: y = a + e^(b * x)

Power

Skapa en böjd linje och är användbart för datauppsättningar som jämför mått som ökar med en viss hastighet. Det här alternativet ska inte användas om dina data innehåller noll eller negativa värden. Ekvation: y = a * x^b

Quadratic

Söker efter den bästa passningen för en datauppsättning som är formad som en parabola (konkav upp eller ned). Ekvation: y = a + b * x + c * x^2

Moving average

Skapa en mjuk trendlinje baserad på en uppsättning medelvärden. Ett glidande medelvärde kallas även för ett glidande medelvärde och använder ett visst antal datapunkter (som bestäms av din Granularity-markering), jämför dem och använder medelvärdet som en punkt på raden. Exempel är ett glidande genomsnitt på sju dagar eller ett rörligt genomsnitt på fyra veckor.