<instance_name>!GET_DRIVERS¶

Findet die wichtigsten Dimensionen in einem Datenset, erstellt Segmente aus diesen Dimensionen und bestimmt dann, welche dieser Segmente die Kennzahl beeinflusst haben.

GET_DRIVERS ist gut geeignet, um Ursachen aus Datensets mit einer großen Anzahl von Dimensionen zu extrahieren. Kontinuierliche Dimensionen werden ebenfalls unterstützt, ohne dass sie vorher in kategoriale Dimensionen umgewandelt werden müssen, und die Ergebnisse können Dimensionen mit negativen Bedingungen anzeigen (z. B. „Region ist nicht Nordamerika“).

Wenn Sie bestimmte Spalten aus den von dieser Methode zurückgegebenen Daten auswählen müssen, verwenden Sie RESULT_SCAN.

Syntax¶

<model_name>!GET_DRIVERS(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  LABEL_COLNAME => '<label_colname>',
  METRIC_COLNAME => '<metric_colname>'
);

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INPUT_DATA: Eine Referenz zu einer Tabelle, Ansicht oder Abfrage. Alle Spalten, die nicht durch LABEL_COLNAME und METRIC_COLNAME angegeben sind, werden von Top Insights als Dimensionen berücksichtigt. Numerische Spalten werden als kontinuierliche Dimensionen betrachtet, während Zeichenfolgen und boolesche Spalten als kategoriale Dimensionen betrachtet werden. Um eine numerische Spalte als kategoriale Dimension zu behandeln, wandeln Sie sie in eine Zeichenfolge um.
LABEL_COLNAME: Der Name einer booleschen Spalte in INPUT_DATA, die als Bezeichnung für Kontrolldaten (FALSE) und Testdaten (TRUE) dient.
METRIC_COLNAME: Der Name einer FLOAT Spalte in INPUT_DATA, die den Wert von Interesse darstellt, der durch die enthaltenen Dimensionen beeinflusst wurde.

Ausgabe¶

Spalte	Typ	Beschreibung
CONTRIBUTOR	ARRAY	ARRAY von Zeichenfolgen, die ein Segment oder eine Erkenntnis aus dem Algorithmus beschreiben.
METRIC_CONTROL	FLOAT	Der Gesamtwert der Kennzahl im Kontrollzeitraum in einem bestimmten Segment.
METRIC_TEST	FLOAT	Der Gesamtwert der Kennzahl im Testzeitraum in einem bestimmten Segment.
CONTRIBUTION	FLOAT	Der absolute Einfluss des Segments auf die Veränderung der Kennzahl.
RELATIVE_CONTRIBUTION	FLOAT	Die Auswirkung des Segments als Anteil an der Gesamtveränderung der Kennzahl zwischen Test und Kontrolle.
GROWTH_RATE	FLOAT	Die Veränderung der Kennzahl in dem Segment als Anteil der Kennzahl in der Kontrollgruppe in dem Segment.

Nutzungshinweise¶

Die Ausführungszeit hängt von der Anzahl der Dimensionen und der Kardinalität dieser Dimensionen ab.
Die Eingabekennzahl muss eine einzelne Beobachtung oder ein Aggregat sein.
Bei kategorialen Dimensionen mit mehr als 25 Werten verwendet Top Insights nur die 25 einflussreichsten Werte, um Segmente zu erstellen.

Beispiele¶

Siehe Beispiele.