Explore での検索結果の変化分析の実行

コンテキスト変化分析により、2 つのデータポイント間で何が変化したのかと、変化の理由が明らかになります。インサイトを属性別に調べて要因を把握します。

始める前に

変化分析は、次の種類のグラフでのみ実行できます。
  • 面グラフ
  • 線グラフ
  • 列
  • 横棒グラフ
  • 折れ線ー縦棒グラフ
  • ドーナツグラフ
  • スパークラインを使用した KPI チャート

このタスクについて

変化分析では、2 つのデータポイントの基礎となる属性をリストし、どの属性が重要な変化に寄与するかを特定することで比較します。

手順

  1. 検索結果を開くか、Liveboard で表示します。
  2. オプション: KPI チャートの場合、増減率ラベルを選択することで、最新の 2 つのデータポイントをすばやく分析できます。その場合は、ステップ 3 をスキップします。
  3. Command キー（Mac）または Ctrl キー（Windows または Linux）を押したままにします。
    1. 2 つの列またはデータポイントを選択します。
    2. 選択したポイントの 1 つを右クリックし、［変化分析の実行］を選択します。
    ［変化分析］が開きます。
  4. デフォルトでは、Explore は過去のアクティビティから学習した内容に基づいて、最も関連性の高い 5 つの属性を分析します。異なる属性を分析するには、［属性のカスタマイズ］を選択し、リストから属性を選択します。
  5. 特定の値をさらに分析するには、変化分析で属性値を右クリックし、［"<value>" の分析］を選択します。
  6. 1 つの属性の変化分析を保存するには、［詳細］ を選択します。［ピン］を選択して Liveboard にピン留めするか、［コピーの作成］を選択してコピーを作成するか、［ダウンロード］を選択してダウンロードします。

例

次の変化分析は、オープンクレームの総数をカウントする検索結果に対するものです。

損害発生場所の都道府県属性には、統計的に有意な外れ値があり、グラフに表示されます。概要では、これらの値がクレーム数の増加のかなりの割合を占めていることがわかります。



もう 1 つの属性であるクレーム階層には、統計的に有意な外れ値はありません。概要では、属性がクレーム数の変化に大きく寄与していないことが説明されています。



注: 場合によっては、属性値が変化全体の 100% 以上を占めています。これは、一部の属性がプラスのトレンドに寄与し、ほかの属性がマイナスのトレンドに寄与することを意味します。