AB傾向ツール

AB傾向ツールは、処理をA/Bテストのコントロールユニットに一致させるのに役立てるために使用できるトレンドと季節パターンの尺度（店舗や顧客などのテストユニットごとに1つの値）を作成します。 傾向の尺度も、それ自体で関心のあるものとなる可能性が高くなります。 傾向尺度は、対象とするパフォーマンス尺度におけるローリング平均（季節的影響のコントロールに対して1年間の期間で取られる）の期間から期間でのパーセンテージ変化に基づいています。 季節的影響を評価するために同じパフォーマンス尺度が使用されます。 特に、各レポーティング期間における関心のあるパフォーマンス尺度の合計レベルのパーセンテージは、季節パターンを評価するために使用されます。 例えば、パフォーマンス尺度が売上で、レポーティング期間が週である場合、52週間の各期間に収まる（52週間にわたる）総売上のパーセンテージが使用されます。 年間売上の期間当たりのパーセンテージの尺度は、主成分分析を使用して次元的に縮小されます。

尺度には1年間の履歴データの使用が含まれるため、テストの開始前に十分な履歴データを利用可能にすることが重要です。 この条件が満たされない場合、エラーが発生します。

このツールはRツールを使用します。 [オプション] > [予測ツールをダウンロード ] に進み、 Alteryx ダウンロード & ライセンスポータル R と R ツールが使用されるパッケージをインストールするには Rツール。 参照： 予測ツールをダウンロードして使用する。

入力を接続する

Designer次のデータストリームが含まれます。

• 単位識別子 (例: 顧客または店舗 id コード)
• レポート期間の日付情報を含む日付または日時フィールド
• トレンドと季節的対策の基礎となるパフォーマンス指標 (販売や訪問者のトラフィックなど)

ツールを設定する

入力データ:ドロップダウンを使用して次のように指定します。

• ユニット識別子: テスト単位識別子を持つフィールドを選択します。 最良の結果を得るには、このフィールドは、StringやV-Stringなどの文字ベースのタイプでなければなりません。
• レポート期間の日付を含むフィールドを選択します: (日付または DateTime 型の) レポート期間識別子を持つフィールド。
• 使用するパフォーマンスのメジャーを選択します: パフォーマンス (売上、トラフィックなど) を含む数値フィールド。

日付値: ドロップダウンを使用して指定します。

• レポート期間の種類: パフォーマンスデータが報告される頻度。 1つは、毎日、毎週、毎月、または四半期。
• 傾向を計算する期間の数。: ローリング平均の期間の割合の変化に対する傾向メジャーは、複数の期間の平均として計算されます。 使用する期間の数は、レポーティングの頻度（頻度が低いほど、使用期間が長くなるほど）、およびパフォーマンス尺度の基本的なボラティリティ（使用頻度が高いほど使用期間が長くなる）に依存します。 週単位で報告されるパフォーマンス尺度の場合、当社の経験則は12週間を使用し、毎月のレポーティング期間については3ヶ月を提案し、毎日報告されるデータについては60日間を提案します。
• テスト開始日: 予定表インターフェイスを使用して選択されたテストの開始日。

出力を見る

出力は、次の列を含むデータストリームです。

• 識別子: 単位識別子コード
• 傾向: 計算された傾向値
• 季節性: 計算された相対季節的パターン値