[Перевод] Рассылка This Week's Data Studio Tips от Ahmad Kanani - 2

Совет №1: исключите из диаграмм даты всплесков (outlier dates)

Бывают дни, когда мы получаем всплеск спам-трафика, большой оптовый заказ или несколько тестовых покупок от нашей любимой команды разработчиков.

Это искажает наши метрики: вызывает проблемы с качеством данных, такие как раздутые значение Итого, искаженные средние значения и необычные всплески линий тренда:

Отлично, если вы можете изолировать и отфильтровать эти записи в источнике данных и очистить свои данные.

Но если нет, одно из решений (когда всплески приходятся на определенную дату) - исключить этот день из ваших диаграмм.

Короткое видео, показывающее, как это сделать

(На видео также показывает, как работать с отсутствующими точками данных на диаграмме временных рядов.)

Совет № 2: Точны ли эти цифры?

Вы, наверное, слышали о семплировании данных в Universal Analytics.

Обычно, если ваш отчет содержит более 500k сеансов на уровне ресурса (это означает, что представление с фильтром не помогает!), Google Analytics будет использовать меньшую выборку ваших данных для расчета и экстраполяции показателей.

Это означает, что числа на ваших диаграммах, с данными GA, могут быть не такими точными, как вы думаете ...

Но как узнать, семплированы ли ваши данные?

Например, посмотрите эту таблицу:

Выглядит невинно, правда? Но это не так!

Посмотрите 12-секундное видео, чтобы убедиться в этом

Подписаться на рассылку на английском можно здесь https://clc.am/OrF3gw