कॉन्ट्रिब्यूशन एनालिसिस

स्टैटिस्टिकल एनॉमलीज़ को बताने के लिए आपके डेटा के भीतर हिडेन पैटर्न्स को डिसकवर करता है और अनएक्सपेक्टेड कस्टमर एक्शन्स, आउट-ऑफ-बाउंड वैल्यूज़ और सभी ऑडिएंस सेगमेंट में मेट्रिक्स के लिए अचानक स्पाइक्स या डिप्स के पीछे के कोरिलेशन्स को आइडेंटिफ़ाई करता है.

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आपको अपने डेटा में कुछ अजीब मिला है. इसके पीछे के कारणों का पता लगाएँ.

डेटा एनॉमलीज़ सचमुच दिक्कत हैं. कभी-कभार इनका मतलब होता है कि चीज़ें उम्मीद से बेहतर चल रही हैं. लेकिन ज़्यादातर, इसका मतलब होता है कि किसी ने कुछ गलत टैग किया है या कोई कैंपेन समय से पहले खत्म हो गया है. या शायद यह इससे भी खराब हो. एनॉमलीज़ को ऑटोमैटिक रूप से दूर करने की काबिलियत Adobe एनालिटिक्स का एक पावरफ़ुल फ़ीचर है लेकिन उन्हें पकड़ना इक्वेशन का सिर्फ़ एक भाग है. यह समझना भी उतना ही अहम है कि एनॉमली का कारण क्या है. कई एनालिस्ट्स के लिए, इस दूसरे काम में समय लगा और बड़े और उन्हें अलग-अलग डेटा सेट्स को मैन्युअल रूप से खंगालने की ज़रूरत पड़ी.

Adobe Analytics में Contribution Analysis फ़ीचर से, यह समय खपाने वाला काम अब एक बटन के क्लिक से किया जा सकता है. आपके डेटा में क्या चल रहा है, इसे तुरंत समझने में आपकी मदद के लिए Contribution Analysis, Anomaly Detection के साथ मिलकर काम करता है. Analysis Workspace में बनाया गया, Contribution Analysis लंबे और मुश्किल एनालिसिस को ऐसे उपयोगी विज़ुअलाइज़ेशन्स से बदलने के लिए लाखों डेटा सेट पर क्वेरी करता है जिससे आपको बेहतरीन फ़ैसले लेने में मदद मिलती है.

सिर्फ़ उस डेटा पर फ़ोकस करें जो आप चाहते हैं.

सबसे ज़रूरी जवाब पाने के लिए रिपोर्ट्स में डुप्लिकेट या गैर-दिलचस्प डायमेंशन्स, आउटलायर्स और जंक डेटा छिपाएँ.

डायमेंशन्स के बीच स्टेटिस्टिकल रिलेशनशिप्स सामने लाएँ.

कंट्रीब्यूशन स्कोर से आपको एनॉमली से जुड़े आपके डेटा डायमेंशन्स की अहमियत को एनालाइज़ करने में मदद मिलती है.

आसानी से नई ऑडिएंसेज़ बनाएँ.

उनमें एक समान कंट्रीब्यूटिंग फ़ैक्टर्स के आधार पर छिपे हुए ऑडिएंस सेगमेंट्स को सामने लाएँ.

पहले से तेज़ इनसाइट्स ड्राइव करने के लिए AI का इस्तेमाल करें.

कंट्रीब्यूशन एनालिसिस कंट्रीब्यूटर्ज़ को पहले से कहीं ज़्यादा तेज़ी से सामने लाने के लिए इंटेंसिव मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है, इसके अलावा ऐसा करना संभव नहीं होता.