Amplitude 애널리틱스에서 데이터 정리 및 순서 지정

데이터 분석에서 데이터 정리란 관련성이 없거나 중복되거나 가치가 낮은 데이터를 제거하여 데이터 세트의 크기를 줄이는 프로세스를 의미합니다. 데이터 정리의 목표는 데이터 세트를 간소화하고 이를 보다 관리하기 쉽고 효율적이며 분석에 유용하게 만드는 것입니다.

**순서 지정(**정렬이라고도 함)은 하나 이상의 기준에 따라 데이터를 특정 순서로 배열하는 프로세스를 의미합니다. 정렬된 데이터는 데이터 세트 내의 패턴, 추세 및 관계를 쉽게 식별할 수 있도록 해줍니다.

이 문서에서는 Amplitude 애널리틱스가 차트에서 정리 및 순서 지정을 수행하는 방법을 설명합니다.

Amplitude 애널리틱스가 데이터를 정리하고 순서를 지정하는 이유

Amplitude 애널리틱스는 속성별 절이 과도한 수의 값을 반환할 때마다 차트의 데이터를 정리하고 순서를 지정합니다. 사용자 ID별로 그룹화된 차트를 상상해 보십시오. 이들은 서로 다른 값이므로 이 쿼리는 분석 중인 세그먼트의 모든 사용자 ID를 반환합니다. 이러한 모든 값을 하나의 차트에 포함시키면 읽기가 어렵고 가치를 창출하기가 거의 불가능합니다.

이러한 경우 차트 성능을 유지하기 위해 Amplitude는 차트에서 값을 정리합니다. 하나의 속성별 절이 있는 차트의 경우 최대 100개의 값을 볼 수 있습니다. 두 개의 속성별 절이 있는 차트의 경우 최대 500개의 값을 볼 수 있습니다.

속성별 및 이것이 가지치기 및 순서 지정에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보십시오.

또한 Amplitude 분석은 최상위 값만 표시하여 차트 결과를 정렬합니다. 분석은 차트의 시간 프레임에서 사용자 활동을 비교하여 어떤 값이 최상위 값인지 결정합니다.

예를 들어 지난 30일 동안의 사용자를 보여주는 차트가 하나이고 지난 7일 동안의 사용자를 보여주는 또 다른 차트가 있다고 가정해 보십시오. 정의상 최상위 활성 사용자는 다른 사용자보다 더 자주 이벤트를 트리거했습니다. 따라서 이러한 각 기간별로 상위 사용자는 다를 가능성이 높습니다. 7일 기간의 상위 활성 사용자가 30일 기간 동안에는 (전체적으로 또는 해당 사용자 집단의 다른 사용자와 비교했을 때) 덜 활동적이었을 수 있기 때문입니다.

정리 결과 보기

차트에서 정리된 쿼리 결과를 보는 방법에는 몇 가지가 있습니다:

• 더 많은 필터 적용: 이렇게 하면 결과 풀의 범위가 좁아지고 보고 싶은 값이 더 많이 표시됩니다.
• 결과 내보내기: 다음을 통해. CSV 다운로드(최대 10,000개의 값) 또는 대시보드 REST API(최대 20,000개의 값).
• 데이터 테이블에서 단일 열 사용: 데이터 테이블에서 속성을 기준으로 그룹화할 때 여러 열이 아닌 하나의 속성별 열을 사용하면 가장 완전한 결과 세트를 얻을 수 있습니다. 단일 열의 경우 Amplitude는 근사값 대신 실제 지표를 사용하여 순위를 매길 수 있습니다.

차트별 고려 사항

이벤트 세분화

• 이벤트 세분화 차트에서 고유 사용자 탭을 볼 때 모든 사용자는 한 번만 표시됩니다. 표출할 상위 사용자는 없습니다.

퍼널 분석

• Amplitude 애널리틱스가 퍼널 분석 차트에서 사용자를 정리한 경우 전환율이 예상보다 높아 보일 수 있습니다. 이는 사용자가 적기 때문입니다.

지속적인 속성 또는 기여도가 포함된 데이터 테이블

데이터 테이블에 영구적 속성이나 기여도 지표(예: 마지막 접촉)가 포함되어 있는 경우 순위 지정 논리는 표준 속성별과 다르게 작동하므로 결과가 맞지 않는 것처럼 보일 수 있습니다.

표준 순위 작동 방식: 표준 지표(예: 고유 사용자 또는 합계)를 사용하는 일반 속성별의 경우, Amplitude는 표시되는 것과 동일한 지표를 사용하여 그룹의 순위를 매깁니다. 상위 100개 행은 귀하가 관심 있는 지표에 따라 진정으로 상위 100개 행입니다.

영구적 속성 및 기여에 대한 순위 지정 작동 방식: 마지막 접촉 크레딧을 할당하거나 사용자의 전체 이벤트 기록에서 영구적 속성을 해결하는 등 실제 연산을 실행하는 것은 많은 비용이 듭니다. Amplitude는 단지 어떤 값을 유지할지 결정하기 위해 이를 실행할 자원이 없습니다. 대신, Amplitude는 더 저렴한 프록시를 대체합니다. 이 기능은 총계와 함께 "모든 이벤트"에 대한 일반 이벤트 세분화를 사용하여 그룹의 순위를 매기며, "모든 이벤트에서 가장 자주 나타나는 속성 값은 무엇입니까?"라고 묻습니다. '내 실제 지표에서 어떤 값이 가장 높은 순위를 차지하는가?'라기보다는

즉, Amplitude가 유지하는 값이 예상했던 값이 아닐 수도 있습니다. Amplitude는 모든 이벤트에서 덜 일반적이라는 이유로 실제 지표에서 높은 순위의 속성 값을 제외할 수 있으며, 반면 일반적이지만 가치가 낮은 그룹은 포함할 수 있습니다.

실질적인 의미:

• Amplitude가 결과 세트에서 값이 높은 행을 잘라낸 경우 합계가 예상보다 낮게 나타날 수 있습니다.
• 열의 순서를 재정렬(다른 열별로 정렬)하면 재계산이 트리거되며 다른 행이 표시될 수 있습니다. 이 동작은 정상입니다.
• Amplitude가 무엇을 정리했는지 정확히 볼 수는 없습니다. 정리된 값을 식별하려면 정리를 통해 피하고자 하는 전체 연산을 실행해야 합니다.