跳到主要内容 跳到补充内容

交互信息分析

检测并显示字段和潜在驱动因素字段之间的关键驱动因素分析。

交互信息显示目标(第一个选定维度)与多达 10 个其他字段之间依赖性的统计测量。

交互信息分析使用应用随机数据分布的机器学习算法,在值对之间创建确定性度量。

交互信息选择一个字段(度量或维度)作为目标,然后选择 1 至 10 个维度或度量作为驱动因素。因此,相同字段或选择的此分析类型的此分析类型可能会因为随机数据选择而有所不同。

相关性指示符的范围介于 0%(无相关性)和 100% (强相关性)之间。

交互信息分析

交互信息分析,显示城市和销售成本之间的相互依赖性为 75.34%

交互信息 不一定表示共享互信息的字段之间的因果关系。两个字段可以共享相互的信息,但对彼此来说可能不相等。例如,当比较冰淇淋销量和室外温度时, 交互信息分析会显示两者之间的交互信息。它不会指出是室外温度推动冰淇淋销售(这是可能的),还是冰淇淋销售推动室外温度(这是不可能的)。

创建交互信息分析

  1. 资产中,单击分析

  2. 交互信息拖放到工作表中。

  3. 单击添加维度,然后选择一个目标字段进行交互信息分析。

  4. 单击添加维度,然后选择第二个字段作为交互信息分析的驱动因素。

  5. 可选择添加其他驱动因素。在属性面板的数据下,单击添加并另外选择一个维度。

    您总共可以有 10 个驱动因素。

  6. (可选)在属性面板的外观下,调整分析的外观。

本页面有帮助吗?

如果您发现此页面或其内容有任何问题 – 打字错误、遗漏步骤或技术错误 – 请告诉我们如何改进!