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Matrice di correlazione

Le correlazioni statistiche misurano relazioni significative per identificare le opportunità attraverso l'estrazione avanzata dei dati.
Utilizzando il coefficiente di correlazione Pearsons, la Matrice di Correlazione fornisce informazioni pertinenti per identificare meglio i passi successivi in una campagna di marketing, migliorare la progettazione del sito o continuare un'analisi approfondita dei clienti per ulteriori dipendenze di correlazione.

Creazione di una matrice di correlazione

La matrice di correlazione confronta le metriche su una dimensione numerabile o non calcolabile. La matrice può quindi essere modificata per evidenziare le correlazioni all’interno della visualizzazione mediante la selezione del colore o per renderla come mappa di testo, mappa di calore o entrambe.
  1. Aprite una matrice di correlazione.
    Right-click Visualization > Predictive Analytics > Correlation Matrix. Viene aperta la tabella delle dimensioni.
    Selezionate una dimensione, ad esempio Time > Day of the Week da questo menu. La tabella di correlazione si aprirà con la dimensione identificata nell'angolo della matrice e la metrica associata inserita nella riga e nella colonna. Per la dimensione Giorno della settimana Visits è la metrica associata.
    La correlazione è 1.000 perché si confronta una metrica con se stessa (che riflette una correlazione perfetta, ma inutilizzabile).
  2. Modificare una delle metriche.
    Fai clic con il pulsante destro del mouse e seleziona Change Metric per modificare una metrica nella riga o nella colonna. Questo imposta una correlazione tra due metriche del valore.
    Per questo esempio, modificate la Visits metrica nella colonna in Internal Searches . Fate clic con il pulsante destro del mouse e selezionate Metric > Custom Events > Custom Event 1-10 > Internal Searches.
  3. Aggiungete ulteriori metriche alla matrice di correlazione.
    Fai clic con il pulsante destro del mouse in una colonna o riga di metrica. Ad esempio, dal menu Metrica, aggiungere Metric > Custom Events > Custom Event 1-10 > Sign in Error.
    La nuova metrica verrà visualizzata in una colonna con un numero di correlazione. Puoi aggiungere altre metriche, ad esempio Email Signups , per creare la tabella.
    Oppure puoi aggiungere metriche alle righe da confrontare con metriche nelle colonne.
  4. (facoltativo) Vincola una metrica aggiungendo un elemento dimensione.
    Fare clic con il pulsante destro del mouse nell'area di lavoro e selezionare Table . Dalla tabella delle quote aperta, premi Ctrl + Alt e trascina l’elemento su una metrica in una colonna o riga. L’elemento verrà visualizzato accanto alla metrica tra parentesi.
    Ad esempio, per la Visits metrica, potete vincolarla selezionando la metrica Country come New Zealand .
    Quando si seleziona un elemento dimensione, la correlazione cambia in tutte le metriche in base all'elemento dimensione selezionato. Solo la metrica Visita sarà vincolata per "Nuova Zelanda" una volta chiusa la finestra della dimensione.
    Se si modifica una metrica con un vincolo di dimensione (facendo clic con il pulsante destro del mouse e selezionando Change Metric ), l’elemento dimensione che vincola la metrica andrà perso. Sarà necessario aggiungere nuovamente l'elemento dimensione.
  5. Create un filtro c-correlation-binary-filter.translate.html#concept-24e1daff43c540f69019f236976da31c binario per limitare ulteriormente la metrica. Fai clic con il pulsante destro del mouse sulla metrica nella tabella e seleziona Filtro binario dal menu.

Obiettivi di pianificazione e analisi delle correlazioni

Di seguito sono riportati gli obiettivi generali per la creazione di una matrice di correlazione.
Identificare la relazione tra due metriche rispetto a una dimensione specificata. Nell'esempio, la matrice è stata creata intorno alla dimensione di base, Giorno della settimana, con le metriche Visita, Registrazioni e-mail ed Errori di accesso confrontate con le ricerche interne, Accesso ed Eventi delle metriche Visualizzate per sondaggio.
Sviluppare ipotesi per concentrare l'analisi . Dopo aver eseguito un'analisi di correlazione, il passaggio successivo consiste nel cercare dipendenze e correlazione delle metriche. Ad esempio, se le ricerche interne hanno un effetto sulle registrazioni alle e-mail, è possibile prevedere tale relazione e modificare le campagne di marketing o la progettazione della navigazione nel sito Web.
Identificare le metriche per includere algoritmi di data mining più avanzati. Nella maggior parte dei casi, le metriche chiave vengono identificate in quanto influenzano più correlazioni. Ora puoi prendere queste metriche chiave e applicarle ad ulteriori analisi di data mining per approfondimenti più approfonditi.

Note sulla funzione Matrice di correlazione

Il filtro e la selezione degli elementi dimensionali all'interno di una tabella vengono confrontati come valori . Ad esempio, se si utilizza la dimensione Giorno della settimana e si fa clic su un elemento della dimensione principale, ad esempio se si fa clic su un giorno specifico nella tabella Dimensioni giorno della settimana, viene visualizzata una corrispondenza al 100% che non fornisce alcuna correlazione utilizzabile. Poiché la dimensione principale era Giorno della settimana, qualsiasi selezione all'interno della tabella dimensione Giorno della settimana modificherà la matrice in modo che sia una correlazione uno-uno.
Tuttavia, la correlazione da 1 a 1 (quando una singola selezione è fatta di tutti gli elementi) è solo in quel giorno specifico. Se si selezionano più selezioni, non viene necessariamente mantenuta una correlazione tra 1 e 1 e non sempre si ottiene una corrispondenza del 100%, indipendentemente dalla selezione di 1 o 1 o più giorni della settimana.
Le correlazioni statistiche non sono uguali al Modello dati correlato, il riferimento storico dei prodotti Adobe Analytics. La correlazione statistica nel workbench dati si basa sul modello c-correlation-pearsons.translate.html#concept-5996cb8c89fd4df5b47b7318e7a1d29cPearson Correlation.
Visualizzare la correlazione in un grafico a dispersione. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul titolo di un grafico a dispersione e scegliere Display Correlation dal Visualization menu. Il valore di correlazione viene visualizzato nella sezione in alto a destra della Dispersione.
La matrice Scatter Plot e Pearsons visualizzeranno "Errore di calcolo" se l'applicazione non è in grado di eseguire il calcolo della correlazione Pearsons. In genere questo è dovuto a dati insufficienti, che possono causare il tentativo dell'equazione di dividere per 0.