[GA4] Exploration de format libre

Parcourez vos données dans le détail avec la technique d'exploration de format libre, qui est extrêmement personnalisable et flexible. L'exploration de format libre vous permet :

• de visualiser les données dans un tableau ou un graphique ;
• d'organiser et de classer les lignes et les colonnes du tableau comme vous le souhaitez ;
• de comparer plusieurs métriques ;
• de créer des lignes imbriquées pour regrouper les données ;
• d'affiner l'exploration de format libre à l'aide de segments et de filtres ;
• de créer des segments et des audiences à partir des données sélectionnées.

Créer une exploration de format libre

3. En haut de l'écran, sélectionnez le modèle Format libre. 
4. Sous VISUALISATION, choisissez de quelle manière vous souhaitez présenter les données :

Découvrez comment créer et modifier des explorations.

Exemple d'exploration de format libre

L'exemple ci-dessous illustre la relation entre la catégorie d'appareil et la résolution d'écran par pays, mesurée par rapport au nombre d'utilisateurs et au revenu. D'après les données du tableau, bien que la résolution d'écran de la majorité des utilisateurs d'ordinateurs de bureau soit de 1 366 x 768 pixels, l'essentiel du revenu est généré par les utilisateurs dotés d'un écran de 1 440 x 900 pixels. Vous pourriez créer un segment à partir de ce point de données et vous en servir pour examiner plus en détail le comportement de cette audience.

Vous pouvez également afficher les données à l'aide de plusieurs visualisations différentes. Dans l'exemple suivant, le graphique en courbes permet de comparer les segments "Trafic sur mobile" et "Trafic généré par les résultats naturels" en se basant sur le tableau de données précédent. Vous pouvez choisir différentes visualisations pour obtenir des insights variés sur les personnes qui visitent votre site ou votre application.

Détecter les anomalies

Grâce à la détection d'anomalies, vous pouvez identifier les anomalies dans vos données dans un graphique en courbes.

Vous pouvez identifier les anomalies dans vos données à l'aide de la détection d'anomalies dans un graphique en courbes. Cette option est activée par défaut dans le panneau Paramètres des onglets. Par ailleurs, vous pouvez configurer le modèle de détection avec les deux paramètres suivants :

• Durée de l'apprentissage (derniers jours) : ce paramètre détermine la période d'examen de vos données (nombre de jours avant le début de la plage de dates actuellement sélectionnée) utilisée par le modèle de détection d'anomalies pour calculer la valeur attendue de la métrique affichée.
  • Par exemple, si la plage de dates actuellement sélectionnée correspond aux 10 premiers jours du mois et que vous configurez la durée d'apprentissage sur sept jours, le modèle de détection d'anomalies utilise les données datant des sept jours qui précèdent le début du mois.
• Sensibilité : ce paramètre définit le seuil de probabilité en dessous duquel les données anormales sont signalées. La sensibilité n'a pas d'incidence sur la façon dont le modèle analyse les données. Elle indique simplement comment ces dernières doivent être libellées. La probabilité qu'un point corresponde à une valeur donnée est prédite par le modèle et n'est pas influencée par la sensibilité.
  • Par exemple, une sensibilité de 5 % signifie que tout point associé à une probabilité inférieure à 5 % est considéré comme anormal. Par conséquent, un modèle avec une sensibilité plus élevée peut entraîner le signalement d'un plus grand nombre d'anomalies.

Une fois le modèle de détection d'anomalies défini, l'outil Explorations applique aux données d'apprentissage un modèle spatio-temporel à base de réseaux bayésiens pour prévoir la valeur de la métrique affichée dans les séries temporelles.

Enfin, Explorations identifie un point de données anormal à l'aide d'un test de pertinence statistique avec des seuils de valeur-p en fonction de la sensibilité sélectionnée.

Configurer l'exploration de format libre

Configurez le format libre avec les options suivantes :