コンテキスト依存インサイトで生成されたビジュアライゼーションの理解
コンテキスト依存インサイトのアルゴリズムでは、関連列を活用して3種類のビジュアライゼーションが生成されます。
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属性別ブレークダウン - この2軸のビジュアライゼーションでは、データ内の選択した属性の様々なメンバーにわたるメトリックのブレークダウンが表示されます。棒グラフは選択したデータのブレークダウンを表し、折れ線グラフはその他のデータのブレークダウンを表します。分布の全体的な形状を見れば、選択したデータのどのメンバーがその他のデータと著しく対照的かがすぐにわかります。メンバーは、その他のデータに基づいて高いものから低いものの順にソートされます。
たとえば、このインサイトでは、製品の容器別に売上を分析します。表示された説明には、Small Box製品容器の場合、選択したデータは、その他のデータと比較すると、販売数が大幅に少ないことが示されています。また、選択したデータのJumbo DrumおよびJumbo Boxの製品コンテナの売上は、他のデータよりもはるかに高いことも示されています。
図ci_breakdown_example.pngの説明 -
トレンド - トレンドのビジュアライゼーションでは、選択したデータとそれ以外のデータの、時間経過に伴うメトリックの相対的な成長を比較し、それぞれの変化を線で表示します。アルゴリズムでは、「文法」パネルの「関連列」セクションに表示される最初の日付列を使用します。
各線は、初期期間に設定されたベース指数値1.00から始まります。時間の経過に伴うメトリックの変化は、初期期間の指数値1.00と比較した、後続期間の相対値を示しています。メトリックの絶対値を見ると、値にばらつきがあるため、時間の経過に伴う増加や減少を適切に比較することが困難です。
たとえば、このインサイトでは、出荷日別の売上のトレンドを示しています。説明では、時間の経過に伴う売上の全体的なパフォーマンスに関する追加のインサイトが提供されます。また、説明では、選択したデータとその他のデータのトレンドに大きな違いがあるデータ内の期間も強調されます。ここでは、2014年から2015年です。
図ci_trending_example.pngの説明 -
80/20 - このタイプのビジュアライゼーションでは、データをメトリック順に並べた場合、上位20%のレコードと下位80%のレコードでそれぞれどの程度の割合を占めているかを示します。ビジュアライゼーションでは、その他のデータについても同じことが示されます。これは、ソースのビジュアライゼーションにおける最も詳細なデータ・レベルで計算されます。
たとえば、このインサイトでは、売上高でソートされた80/20の割合を2つの棒グラフで表示します。1つ目はその他のデータ用で、2つ目は選択したデータ用です。説明では、2つの間で割合が著しく異なるという事実が強調されています。
図ci_80_20_example.pngの説明