Una línea de tendencia (línea de tendencia): una representación gráfica de tendencias en series de datos, como una línea que se inclina hacia arriba para representar un aumento de las ventas durante un período de meses. Las líneas de tendencia se usan para el estudio de problemas de predicción, (Promedio móvil: una secuencia de promedios calculados a partir de partes de una serie de datos.) En un gráfico, un promedio móvil suaviza las fluctuaciones de los datos, mostrando con mayor claridad el patrón o la tendencia. Puntos de datos relacionados que se representan en un gráfico Cada serie de datos en un gráfico tiene un color o patrón único y se representa en la leyenda del gráfico Puede trazar una o más series de datos en un gráfico. ) En un área no-apilada, 2-D, área, barra, columna, línea, stock, xy (dispersión) o gráfico de burbujas. Nota No se puede agregar una línea de tendencia a las series de datos en una carta de 3-D, radar, pastel, superficie o donut apilados. Qué quieres hacer? Conoce las previsiones y las tendencias en los gráficos Las líneas de tendencia se utilizan para mostrar gráficamente las tendencias de los datos y para analizar los problemas de predicción. Este análisis también se denomina análisis de regresión (análisis de regresión: una forma de análisis estadístico utilizado para la predicción, el análisis de regresión estima la relación entre las variables para que una variable dada pueda predecirse a partir de una o más variables). Mediante el análisis de regresión, puede extender una línea de tendencia en un gráfico más allá de los datos reales para predecir valores futuros. Por ejemplo, el siguiente gráfico utiliza una línea de tendencia lineal simple que pronostica cuatro trimestres por delante para mostrar claramente una tendencia hacia el aumento de los ingresos. Consejos También puede crear una media móvil, que suaviza las fluctuaciones de los datos y muestra el patrón o la tendencia más claramente. Si cambia un gráfico o serie de datos para que ya no pueda soportar la línea de tendencia asociada, por ejemplo, cambiando el tipo de gráfico a un gráfico tridimensional o cambiando la vista de un informe de gráfico dinámico (informe de gráfico dinámico: un gráfico que proporciona información interactiva Puede cambiar vistas de datos, ver diferentes niveles de detalle o reorganizar el diseño de gráfico arrastrando campos y mostrando u ocultando elementos en campos.) O el informe de tabla dinámica asociado (informe de tabla dinámica asociado: Informe de tabla dinámica que suministra los datos de origen al informe de gráfico dinámico Se crea automáticamente cuando se crea un nuevo informe de gráfico dinámico Cuando cambia el diseño de cualquier informe, el otro también cambia) la línea de tendencia ya no aparecerá en el gráfico. Para datos de línea sin un gráfico, puede utilizar AutoFill o una de las funciones estadísticas como CRECIMIENTO () o TREND () para crear datos para las líneas lineales o exponenciales óptimas. Elegir el tipo de línea de tendencia correcto para sus datos Cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Excel, puede elegir cualquiera de los seis diferentes tipos de tendencia / regresión. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Una línea de tendencia es más confiable cuando su valor R-cuadrado (valor R-cuadrado: un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a sus datos reales. Una línea de tendencia es más confiable cuando su R-cuadrado valor Es igual o cercano a 1. También se conoce como el coeficiente de determinación.) Está en o cerca de 1. Cuando ajusta una línea de tendencia a sus datos, Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Líneas de tendencia lineales Una línea de tendencia lineal es una línea recta que se ajusta mejor a los datos que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal ilustra que las ventas de refrigeradores han aumentado consistentemente en un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia logarítmicas Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que se usa cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. El siguiente ejemplo usa una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9407, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Líneas de tendencia polinomiales Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se utiliza cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinomial de Orden 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia de energía Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9923, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Líneas de tendencia exponenciales Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que se utiliza cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas cada vez más altas. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta a los datos perfectamente. Movimiento de líneas de tendencia promedio Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Si Period se establece en 2, por ejemplo, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia de media móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. Agregar una línea de tendencia En una hoja de gráfico (hoja de gráfico: una hoja en un libro que contiene sólo un gráfico Una hoja de gráfico es beneficiosa cuando desea ver un gráfico o un informe de gráfico dinámico por separado de los datos de hoja de cálculo o un informe de tabla dinámica) Un gráfico incrustado (gráfico incorporado: un gráfico que se coloca en una hoja de cálculo en lugar de en una hoja de gráfico independiente Los gráficos incrustados son beneficiosos cuando desea ver o imprimir un gráfico o un informe de gráfico dinámico con sus datos de origen u otra información en una hoja de cálculo .). Haga clic en la serie de datos (serie de datos: puntos de datos relacionados que se representan en un gráfico Cada serie de datos en un gráfico tiene un color o patrón único y se representa en la leyenda del gráfico Puede trazar una o más series de datos en un gráfico. Los gráficos de sectores tienen sólo una serie de datos.) A los que desea agregar una línea de tendencia o una media móvil. En el menú gráfico, haga clic en Agregar línea de tendencia. En la ficha Tipo, haga clic en el tipo de línea de tendencia de regresión o el promedio móvil que desee. Esta opción de línea de tendencia está disponible en la ficha Opciones del cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia o Formato de línea de tendencia. Nota El valor R-squared que puede mostrar con una línea de tendencia no es un valor R-cuadrado ajustado. Para líneas logarítmicas, de potencia y exponenciales, Excel utiliza un modelo de regresión transformado. Si selecciona Polynomial. Escriba la potencia más alta para la variable independiente en el cuadro Orden. Si selecciona Media móvil. Escriba el número de períodos que se utilizarán para calcular la media móvil en el cuadro Período. El cuadro Basado en serie muestra todas las series de datos del gráfico que admiten líneas de tendencia. Para agregar una línea de tendencia a otra serie, haga clic en el nombre en el cuadro y, a continuación, seleccione las opciones que desee. Si agrega una media móvil a un gráfico xy (dispersión), el promedio móvil se basa en el orden de los valores x trazados en el gráfico. Para obtener el resultado que desea, puede ser necesario ordenar los valores de x antes de agregar un promedio móvil. Eliminar una línea de tendencia En una hoja de gráfico (hoja de gráfico: una hoja en un libro que contiene sólo un gráfico.) Una hoja de gráfico es beneficiosa cuando desea ver un gráfico o un informe de gráfico dinámico por separado de los datos de hoja de cálculo o un informe de tabla dinámica. Un gráfico incrustado (gráfico incorporado: un gráfico que se coloca en una hoja de cálculo en lugar de en una hoja de gráfico independiente Los gráficos incrustados son beneficiosos cuando desea ver o imprimir un gráfico o un informe de gráfico dinámico con sus datos de origen u otra información en una hoja de cálculo .). Haga clic en la línea de tendencia que desea quitar y, a continuación, presione SUPR. O puede hacer clic con el botón secundario en la línea de tendencia ya continuación, hacer clic en Borrar. Sugerencia También puede eliminar una línea de tendencia inmediatamente después de agregarla al gráfico haciendo clic en Deshacer en el menú Edición o presionando CTRLZ. Session Duration, la duración promedio de la sesión es: duración total de todas las sesiones (en segundos) / número de sesiones . La duración de la sesión individual se calcula de forma diferente dependiendo de si hay golpes de compromiso en la última página de una sesión. Un hit de compromiso es aquel que resulta de un evento que no tiene el parámetro optnoninteraction aplicado. Por ejemplo, si configura el seguimiento de eventos para realizar un seguimiento de eventos como reproducir vídeos, cada reproducción de vídeo resulta en un impacto de interacción. Si aplica el parámetro optnoninteraction a un evento, ya no resulta en un hit de compromiso. Más información No hay golpes de compromiso Si no hay golpes de compromiso en la última página, la duración se calcula de la siguiente manera: El tiempo del primer golpe en la última página - el primer golpe en la primera página Page 1: primer éxito: 10: 00 AM Página 2: primer éxito: 10:05 AM Página 3: primer éxito: 10:10 AM 10:10 menos 10:00 una sesión de duración de 10 minutos (600 segundos) Impactos de compromiso Si hay hits de compromiso en la última página , Entonces la duración se calcula de la siguiente manera: El tiempo del último compromiso alcanzado en la última página - el primer golpe en la primera página Page 1: primer éxito: 10:00 AM Page 2: primer éxito: 10:05 AM Page 3 : Primer golpe 10:10 AM último compromiso alcanzado: 10:15 AMgt 10:15 menos 10:00 una sesión duración de 15 minutos (900 segundos). Cálculo métrico Para calcular la duración media de la sesión, Analytics suma la duración de cada sesión durante el período que especifica y divide esa suma por el número total de sesiones. Por ejemplo: Duración total de la sesión: 1000 minutos (60.000 segundos) Sesiones totales: 100 Duración media de la sesión: 1000/100 10 minutos (600 segundos) Fue útil este artículo para suavizar a los visitantes del fin de semana en Google Analytics Klips Si comprueba sus visitantes semanales más Los últimos 30/60/90 días, usted notará un patrón vertiginoso: las visitas repentinamente se desploman el sábado y abruptamente suben el lunes. Este es un escenario muy común frente a los profesionales de análisis web que hace que sea difícil ver el patrón detrás del gráfico de balancín que está viendo. El efecto gangorra repercute adversamente en el análisis, especialmente para los profesionales de análisis no web, como la alta dirección y otras partes interesadas. La solución Una breve búsqueda en Google reveló que la solución más común es simplemente excluir los fines de semana de sus datos. No voy a mentir: esto me aflige. Descontar 2 días de datos de cada semana es una solución deslealizada e ineficaz. Suficiente dicho Nuestra solución es aplicar la función de media móvil al conjunto de datos en cuestión. Esta función suaviza los conjuntos de datos basados en los n valores anteriores. El resultado final es un conjunto de datos que representa la tendencia con el tiempo con mucha mayor precisión, y que es más fácil de analizar e interpretar. Heres los mismos datos que el Klip anterior, esta vez utilizando el promedio móvil de los últimos 7 días. Tendencias y patrones son los amigos de la analítica web Las partes interesadas, los clientes y los altos directivos encontrarán mucho más fácil reconocer el patrón y las tendencias en el tráfico web en la segunda Klip, en contraposición a la primera. Caso en el punto: tenga en cuenta la ligera caída en el tráfico a finales de marzo y principios de abril. Mientras que la trayectoria es generalmente positiva, esta inclinación pide la explicación y el análisis adicional. Mediante el uso de la función de media móvil, es mucho más fácil identificar las áreas problemáticas. El cómo a este Klip es muy simple de poner juntos. Aparte de seleccionar para construir un gráfico de barra / línea. Heres lo que necesitas saber: Fuente de datos de Google Analytics Selecciona la opción para crear una fuente de datos de Google Analytics y selecciona las siguientes opciones del menú: Slice y Moving Average Para asignar tus datos al Klip, utiliza la función Slice para eliminar la columna Encabezados A continuación, ajuste la función Slice con una función Moving Average. Puede rellenar cualquier valor que desee para n, pero recomiendo un valor mayor que 7 para suavizar adecuadamente el conjunto de datos. Fechas en el eje X La última parte es proporcionar fechas para el eje X. Si creó el mismo origen de datos que yo, entonces su primera y segunda columnas representarán el mes y el día, respectivamente. Tenemos que hacer dos cosas: combinar estos valores juntos, y decirle a la Klip para tratarlos como una fecha. 1. Combinar los valores Para combinar los valores de fecha, usaremos la función Concat. En el primer elemento de datos, seleccione la primera columna de datos utilizando una función Slice para eliminar el encabezado de columna y, a continuación, haga lo mismo para el segundo elemento. 2. Reconocer los valores como fechas Una vez que los datos están asignados al Klip, abra el panel Propiedades. Seleccione Fecha / Hora en el menú Formatos como. A continuación, en el menú Entrada, seleccione Personalizado. Y luego escriba MMdd en el campo proporcionado. A continuación, seleccione Personalizar. En el menú Salida y luego escriba MMM espacio dd en el campo proporcionado. Y, voila sus fechas se representan con exactitud en el Klip. Vale la pena destacar. Este método se aplica a muchos otros conjuntos de datos, no sólo a la analítica web. En particular, la función de promedio móvil es grande para cualquier conjunto de datos que tenga fluctuaciones regulares y recurrentes. También trabaja para ayudar a exponer tendencias en grandes conjuntos de datos con un montón de puntos altos y bajos. Suscríbase al blog de Klipfolio Obtenga las últimas noticias y el contenido del tablero directamente en su bandeja de entrada. Recursos Guía del panel de control del inicio definitivo Los 6 paneles que cada inicio necesita ahora Ejemplos de paneles de control para departamentos, servicios y temas especiales Guía para principiantes de paneles de control Todo lo que necesita saber sobre los cuadros de mandos Guía de principiantes para KPIs Ejemplos de KPI para profesionales
No comments:
Post a Comment