분석 모델 작업 항목 설명
모델로 분석할 때 일부 작업 항목을 조정하여 요구에 더 잘 맞는 데이터 결과를 얻을 수 있습니다. 이 장에서는 일부 작업 항목의 로직을 설명합니다.
근사값 계산
분석 모델에서 유니크 유저 수, 1인당 평균 횟수, 1인당 평균, 고유값 수 등의 계산 방법을 사용할 때는 기본적으로 정확값 계산을 사용합니다. 중복 제거 계산은 계산 리소스를 많이 소모하므로 근사값 계산(그림 1)을 켜서 조회 효율을 높일 수 있습니다. 이때 AE는 distinct 대신 approx_distinct 함수를 사용하여 리소스 소모를 크게 줄입니다. 정확값 계산과 비교하면 근사값 계산에는 약 4‰의 오차가 있습니다.
수동 새로고침
리소스 소모를 줄이기 위해 분석 모델은 계산 후 얻은 데이터 결과를 기본적으로 10분 동안 캐시합니다. 조회 조건이 바뀌지 않았다면 10분 안에 계산 버튼을 클릭해도 같은 데이터 결과를 얻습니다. 선택한 기간에 오늘이 포함되어 있으면 캐시된 데이터 결과가 정확하지 않을 수 있으므로, 수동 새로고침(그림 2)을 클릭하여 최신 데이터 결과를 얻을 수 있습니다.
페이지 형식으로 전체 데이터 다운로드
렌더링 성능을 높이고 데이터 조회 환경을 개선하기 위해 AE는 기본적으로 상위 1000개 그룹 값의 데이터 결과를 표시합니다.
그룹 값이 1000개를 넘으면 분석 모델 화면에 안내 메시지가 표시됩니다. 이때 내보내기를 클릭하면 화면에 표시된 데이터, 즉 상위 1000개 그룹 항목의 데이터 결과만을 기준으로 CSV 파일을 내보냅니다. 전체 데이터를 분석하려면 페이지 형식으로 전체 데이터 다운로드(그림 3)를 사용하여 전체 데이터를 기준으로 CSV 파일을 다운로드할 수 있습니다.
그룹 정렬
그룹 항목이나 이벤트 분할을 설정한 경우 차트에서 각 그룹 값의 정렬 방식을 변경할 수 있습니다(그림 4). 그룹 정렬은 차트에만 적용됩니다. 표의 정렬 방식을 조정하려면 표의 헤더를 클릭하여 정렬하십시오.
- 값 낮음→높음: 첫 번째 지표의 데이터 기준 오름차순
- 값 높음→낮음: 첫 번째 지표의 데이터 기준 내림차순. 성과가 좋은 그룹 값이 앞에 표시됩니다.
- 그룹 항목 A→Z: 이름의 사전순(알파벳순) 오름차순. 숫자인 경우 작은 값부터 큰 값 순으로 정렬합니다.
- 그룹 항목 Z→A: 이름의 사전순 내림차순. 숫자인 경우 큰 값부터 작은 값 순으로 정렬합니다.
주의: 렌더링 성능을 높이고 데이터 조회 환경을 개선하기 위해 AE는 기본적으로 상위 1000개 그룹 값의 데이터 결과를 표시하며, 그룹 정렬 방식은 전체 그룹 값이 아니라 이 그룹 값들에만 적용됩니다. 화면에 더 많은 그룹 값을 표시하려면 담당 고객 성공 매니저에게 문의하여 표시 상한을 조정하십시오.