Anzeigen und Interpretieren der Ergebnisse einer Haupttreiberanalyse

Nachdem Sie eine Haupttreiberanalyse ausgeführt haben, können Sie die Ergebnisse anzeigen, um die Metriken für die Einflüsse zu ermitteln, die sich auf die Datentrends Ihres Ziels auswirken. Die Ergebnisse bieten verwertbare Einblicke, die Sie nutzen können, um den Entscheidungsfindungsprozess in Ihrer Organisation zu verbessern.

Öffnen Sie das Extras-Fenster, während Sie ein Arbeitsblatt im Analysemodus anzeigen. Erweitern Sie das Fenster Haupttreiber und wählen Sie im Fenster eine vorhandene Analyse aus, um auf die Ergebnisse zuzugreifen.

Die Ergebnisse einer Haupttreiberanalyse laufen 10 Tage nach der letzten Ausführung der Analyse ab und werden gelöscht.

Anzeigen der Analysedetails

Klicken Sie oben rechts im Ergebnisfenster auf Details anzeigen, um Informationen über Ihre Analyse anzuzeigen. Die folgenden Informationen werden bereitgestellt:

• Wann die Analyse erstellt wurde, wann sie zuletzt ausgeführt wurde und wann sie abläuft

• Das Ziel und die Features, die für die Konfiguration ausgewählt wurden

• Alle Auswahlen, die beim Konfigurieren der Analyse in der App angewendet wurden

Anwenden der Auswahlen für die Analyse auf die App

Die Auswahlen, die zum Zeitpunkt der Analysekonfiguration getroffen wurden, werden in der Haupttreiberanalyse gespeichert. Klicken Sie während der Anzeige der Analyseergebnisse auf Auswahlen auf die App anwenden.

Danach können Sie zu den App-Arbeitsblättern zurückkehren und bestimmte Daten einschränken, die etwaige Anomalien verursacht haben könnten.

Vergleichen des Gesamteinflusses der einzelnen Features

Im Abschnitt Wichtigste Haupttreiber auf der Ergebnisseite sehen Sie den berechneten Gesamteinfluss der einzelnen eingeschlossenen Features im Vergleich zu allen anderen Features in der Analyse. Auch ein Balkendiagramm und die zugehörigen Einblicke in natürlicher Sprache werden bereitgestellt. Im Diagramm sind die Features vom höchsten bis zum geringsten Einfluss auf das Ziel angeordnet.

Die Einflusswerte werden als absolute Werte angezeigt. Daher kann ein Feature beispielsweise eine starke negative Auswirkung auf Sales haben, wird Ihnen aber als Feature mit dem höchsten Einfluss auf dieses Ziel angezeigt.

Der Haupttreiber mit dem stärksten Einfluss wird im Diagramm automatisch ausgewählt und bestimmt, welches Feature im Abschnitt rechts neben Wichtigste Haupttreiber analysiert wird. Weitere Informationen zum Analysieren bestimmter Details einzelner Features finden Sie unter Anzeigen detaillierter Metriken für ein einzelnes Feature.

Anzeigen detaillierter Metriken für ein einzelnes Feature

Weitere Informationen zum relativen Einfluss eines bestimmten Features im Vergleich zu den anderen eingeschlossenen Features finden Sie im feature-spezifischen Abschnitt rechts auf der Seite. Das ausgewählte Feature im Diagramm Wichtigste Haupttreiber ist das Feature, das genauer analysiert wird. Standardmäßig ist das Feature mit dem stärksten Einfluss ausgewählt.

Treffen Sie eine andere Auswahl im Diagramm Wichtigste Haupttreiber, um mehr Details darüber anzuzeigen, wie eindeutige Werte dieses Features das Ziel beeinflussen.

In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen verfügbaren Optionen beschrieben.

Diagramm „Aufschlüsselung“

Das Diagramm Aufschlüsselung zeigt die Rangfolge des Einflusses der einzelnen eindeutigen Featurewerte auf das Zielergebnis. Sie können zwischen durchschnittlichem und Gesamteinfluss umschalten.

Die Einflusswerte werden als absolute Werte angezeigt. Daher kann ein Featurewert beispielsweise eine starke negative Auswirkung auf Sales haben, wird Ihnen aber als Featurewert mit dem höchsten Einfluss auf dieses Ziel angezeigt.

Verteilungsdiagramm

Im Diagramm Verteilung wird das Feature auch nach eindeutigem Wert aufgeschlüsselt. Jede Instanz des Featurewerts innerhalb eines Dateneintrags im Datensatz wird als Blase visualisiert. Die Blasen werden entsprechend dem Einfluss auf das Ziel verteilt und angeordnet. Sie können zwischen durchschnittlichem und Gesamteinfluss umschalten.

Die Einflusswerte werden als absolute Werte angezeigt. Daher kann ein Featurewert beispielsweise eine starke negative Auswirkung auf Sales haben, wird Ihnen aber als Featurewert mit dem höchsten Einfluss auf dieses Ziel angezeigt.

Mithilfe des Diagramms Verteilung können Sie visualisieren, wo Bereiche von Einflusswerten typischerweise in Clustern auftreten. So können Sie auch Ausreißer und Anomalien erkennen und prüfen, warum diese Werte von den allgemeinen Trends abweichen.

Klicken Sie auf eine Blase im Diagramm, um mehr über den Dateneintrag zu erfahren, zu dem sie gehört. Dazu zählen die Werte der anderen eingeschlossenen Features, die mit diesem Feature im Datensatz verknüpft sind.

Anzeigen von Einblicken in natürlicher Sprache zu den Ergebnissen

Einblicke in natürlicher Sprache stehen für die Gesamteinflussmetriken und für die Einflussmetriken einzelner Features zur Verfügung. Die Einblicke können eine einfache Zusammenfassung der Ergebnisse bieten, z. B. welche Features den stärksten Einfluss haben und welche Features wenig oder gar keinen Einfluss auf das Ziel haben.

Anhand dieser Einblicke können Sie auch feststellen, ob Analyseergebnisse aufgrund einer falschen Konfiguration oder ungeeigneten Datenvorbereitung verzerrt sind. Vor allem können Sie anhand der Einblicke aber erkennen, ob Ziellecks aufgetreten sein könnten.

Identifizieren ungültiger Ergebnisse

Wenn die Daten in den Ergebnissen verzerrt zu sein scheinen, ist dies meist ein guter Hinweis darauf, dass die Analyse nicht korrekt konfiguriert wurde, oder dass Probleme in den Quelldaten vorliegen, die zum Generieren der Analyse verwendet wurden.

Zielleck in einer Haupttreiberanalyse

Wenn Sie feststellen, dass ein Feature den bei weitem stärksten Einfluss auf das Ziel hat, ist die Analysekonfiguration möglicherweise von einem Zielleck betroffen. Ist dies der Fall, sind die Analyseergebnisse nicht zuverlässig.

Ziellecks sind ein Phänomen, bei dem eine Abhängigkeit zwischen dem Ziel und einem Feature vorliegt, was dazu führt, dass dem Feature ein unrealistischer und häufig fälschlich hoher Einfluss auf das Ziel zugeschrieben wird. Gründe dafür können die Folgenden sein:

• Ein Feature und das Ziel sind direkt voneinander abgeleitet. Wenn z. B. Ihr Ziel Margin (Marge) ist und Sie Sales (Umsatz) als Feature hinzufügen, werden die Ergebnisse wahrscheinlich durch ein Zielleck verzerrt. Das liegt daran, dass Margin häufig durch Abziehen von Cost von Sales berechnet wird. Daher beherrscht der Einfluss von Sales auf Margin die Analyse und behindert die Auswertung anderer Einflüsse.

• Inkorrekte Datenerfassung und -vorbereitung. Ihr Ziel ist beispielsweise ein binäres Feld Churned (Kundenabwanderung) und Sie schließen ein Feature namens DaysSinceLastService ein (ein berechnetes Feld, das angibt, seit wie vielen Tagen kein Serviceticket für einen Kunden erstellt wurde). Wenn die Berechnung für dieses Feld die Zählung nicht automatisch stoppt, nachdem ein Kunde den Dienst gekündigt hat, führt dies dazu, dass DaysSinceLastService ein unverhältnismäßig hoher Einfluss auf Churned zugeschrieben wird.

Metriken, die von Ziellecks betroffen sind, werden als ungültig betrachtet. Es wird empfohlen, das Ziel und die Features neu zu konfigurieren, um Elemente auszuschließen, die vermutlich zu einem Zielleck führen könnten.

Interpretieren und Verwerten der Ergebnisse

Die Ergebnisse einer Haupttreiberanalyse können angeben, inwieweit eine bestimmte in der App verfolgte Dimension oder Kennzahl Änderungen und Verhalten der Daten für das Ziel beeinflusst.

Die auf der Ergebnisseite gewonnenen Informationen können direkt in Maßnahmen umgesetzt werden, um die Leistung und Effizienz Ihrer Organisation zu verbessern,

Reales Beispiel

Beispiel: Im Abschnitt Wichtigste Haupttreiber sehen Sie, dass ein Feld Product (Produkt) Daten in einem Ziel Customer Satisfaction (Kundenzufriedenheit) beeinflusst. Es kann sich um einen positiven oder negativen Einfluss auf das Ziel handeln. Um im Einzelnen zu erfahren, welche Werte für Product die Customer Satisfaction am stärksten beeinflussen, können Sie in den feature-spezifischen Abschnitt der Ergebnisse wechseln und die Featurewerte für Product als Einflüsse auswerten.

Dabei stellen Sie vielleicht fest, dass ein bestimmtes Produkt mit einer besonders hohen Leistung sehr stark zu den verbesserten Werten der Kundenzufriedenheit beiträgt.

Anhand dieser Einblicke können Sie Maßnahmen ergreifen, indem Sie vielleicht stärker in Marketing und Entwicklung für dieses Produkt investieren.