[GA4] Exploração em formato livre

Analise seus dados usando uma técnica de exploração em formato livre flexível e de fácil personalização. Com esse tipo de exploração, você consegue:

• ver dados em uma tabela ou gráfico;
• organizar e ordenar as linhas e colunas da tabela como preferir;
• comparar várias métricas lado a lado;
• criar linhas aninhadas para agrupar os dados;
• refinar a exploração em formato livre usando segmentos e filtros;
• criar segmentos e públicos-alvo com os dados selecionados.

Criar uma exploração em formato livre

3. Na parte de cima da tela, selecione o modelo Formato livre.
4. Em VISUALIZAÇÃO, escolha como você quer exibir os dados:

Saiba mais sobre como criar e editar explorações.

Exemplo de exploração em formato livre

O exemplo abaixo mostra a relação entre a Categoria do dispositivo e a Resolução da tela por País, medida pelo número de Usuários e Receita. A tabela revela que, embora a resolução da tela para a maioria dos usuários de computadores seja de 1.366 x 768, a maior parte da receita é gerada pelos usuários que usam telas com resolução de 1.440 x 900. Você pode criar um segmento com base nesse ponto de dados e usá-lo para se aprofundar no comportamento desse público-alvo.

Também é possível exibir os dados usando visualizações diferentes. O exemplo a seguir mostra um gráfico de linhas que compara os segmentos de dispositivos móveis e de tráfego orgânico aplicados à tabela de dados anterior. Você pode escolher visualizações diferentes para receber insights distintos sobre as pessoas que acessam seu site ou app.

Detecção de anomalias

Com a Detecção de anomalias, é possível identificar outliers nos seus dados usando um gráfico de linhas.

Você pode identificar outliers nos dados usando a Detecção de anomalias em um gráfico de linhas. Essa opção fica ativada por padrão no painel Configurações da guia. É possível configurar o modelo de detecção com as duas configurações a seguir:

• Período de treinamento (últimos dias) refere-se ao número de dias anteriores ao período selecionado. Eles são usados pelo modelo de Detecção de anomalias para calcular o valor esperado da métrica exibida.
  • Por exemplo, se o período selecionado for os 10 primeiros dias do mês e você definir o período de treinamento como sete dias, o modelo de Detecção de anomalias usará os dados dos sete dias anteriores ao início do mês.
• A Sensibilidade define o limite de probabilidade abaixo do qual os dados anômalos serão informados. Ela não afeta a forma como o modelo "pensa", apenas especifica como os dados devem ser rotulados. A probabilidade de um ponto ocorrer em um determinado valor é prevista pelo modelo e não é influenciada pela sensibilidade.
  • Por exemplo, uma sensibilidade de 5% significa que qualquer ponto com uma probabilidade menor que essa porcentagem será considerado anômalo. Portanto, um modelo com uma sensibilidade mais alta pode resultar em um relatório com mais dados atípicos.

Depois que o modelo de Detecção de anomalias é definido, o Explorações aplica aos dados de treinamento um modelo de série temporal e espacial de estado bayesiano para estimar o valor da métrica exibida na série temporal.

Por fim, o Explorações sinaliza o ponto de dados como uma anomalia usando um teste de significância estatística com limites de valor-p com base na sensibilidade selecionada.

Configurar a exploração em formato livre

Configure o formato livre com estas opções: