<instance_name>!GET_DRIVERS

Encontra as dimensões mais importantes em um conjunto de dados, cria segmentos a partir dessas dimensões e determina quais desses segmentos mais influenciaram a métrica.

GET_DRIVERS é adequado para extrair causas raiz de conjuntos de dados que possuem um grande número de dimensões. Dimensões contínuas também são suportadas sem pré-processá-las em dimensões categóricas, e os resultados podem indicar dimensões com condições negativas (por exemplo, “a região não é a América do Norte”).

Se você precisar selecionar colunas específicas dos dados retornados por este método, use RESULT_SCAN.

Sintaxe

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

Uma referência a uma tabela, exibição ou consulta. Todas as colunas diferentes das especificadas por LABEL_COLNAME e METRIC_COLNAME são consideradas como dimensões a serem analisadas por Top Insights. Colunas numéricas são consideradas dimensões contínuas, enquanto colunas de cadeia de caracteres e boolianas são consideradas dimensões categóricas. Para tratar uma coluna numérica como uma dimensão categórica, converta-a em uma cadeia de caracteres.

LABEL_COLNAME

O nome de uma coluna booliana em INPUT_DATA é designado como o rótulo que indica dados de controle (FALSE) vs. dados de teste (TRUE).

METRIC_COLNAME

O nome de uma coluna FLOAT em INPUT_DATA que representa o valor de interesse influenciado pelas dimensões inclusas.

Saída

Coluna

Tipo

Descrição

CONTRIBUTOR

ARRAY

ARRAY de cadeias de caracteres descrevendo um segmento ou insight do algoritmo.

METRIC_CONTROL

FLOAT

O valor total da métrica no período de controle em um segmento específico.

METRIC_TEST

FLOAT

O valor total da métrica no período de teste em um segmento específico.

CONTRIBUTION

FLOAT

O impacto absoluto do segmento na mudança na métrica.

RELATIVE_CONTRIBUTION

FLOAT

O impacto do segmento como proporção da mudança geral na métrica entre teste e controle.

GROWTH_RATE

FLOAT

A mudança na métrica no segmento como uma proporção da métrica no grupo de controle no segmento.

Notas de uso

  • O tempo de execução é escalonado com o número de dimensões e a cardinalidade dessas dimensões.

  • A métrica de entrada deve ser uma observação individual ou uma agregação.

  • Para dimensões categóricas com mais de 25 valores, Top Insights usa apenas os 25 valores mais influentes para criar segmentos.

Exemplos

Consulte Exemplos.

Linguagem: Português