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Qué hace que una visualización sea adecuada para Explique los datos

Explique los datos funciona mejor en visualizaciones que requieren exploración y análisis más profundos, en lugar de visualizaciones descriptivas de estilo infográfico que muestran datos resumidos.

• Los datos a nivel de fila son necesarios para que Explique los datos pueda crear modelos de sus datos y generar explicaciones. Las visualizaciones con datos subyacentes a nivel de fila, donde pueden aparecer relaciones en campos no visualizados, son adecuadas para Explique los datos.
• Las visualizaciones basadas en datos preagregados sin acceso a datos de nivel de fila no son ideales para el análisis estadístico realizado por Explique los datos.

Qué datos funcionan mejor para Explique los datos

Cuando use Explique los datos en una hoja de trabajo, recuerde que Explique los datos trabaja con los siguientes componentes:

• Solo marcas individuales: Explique los datos analiza marcas individuales. No se admite el análisis de varias marcas.

• Datos agregados: la vista debe contener una o más medidas agregadas mediante SUM, AVG, COUNT o COUNTD. Al menos una dimensión también debe estar presente en la vista.

• Solo fuentes de datos individuales: los datos deben proceder de una única fuente de datos primaria. Explique los datos no funciona con fuentes de datos combinadas o multidimensionales.

Al preparar una fuente de datos para un libro de trabajo, tenga en cuenta las siguientes consideraciones si piensa utilizar Explique los datos durante el análisis.

• Utilice una fuente de datos con datos subyacentes que sea lo suficientemente amplia. Un dato ideal tiene al menos 10-20 columnas, además de una (o más) medidas agregadas a explicar.
• Asigne nombres a las columnas (campos) que sean fáciles de entender.
• Elimine las columnas redundantes y los artefactos de preparación de datos. Para obtener más información, consulte Cambiar los campos utilizados para el análisis estadístico.
• No descarte columnas no visualizadas en la fuente de datos. Explique los datos considera campos en los datos subyacentes cuando se analiza una marca.
• Las dimensiones de baja cardinalidad funcionan mejor. La explicación de una dimensión categórica es más fácil de interpretar si su cardinalidad no es demasiado alta (menos de 20 categorías). No se tendrán en cuenta para el análisis las dimensiones con más de 500 valores únicos.
• No agregue datos previamente como regla general. Pero si la fuente de datos es demasiado grande, considere la posibilidad de agregar previamente los datos a un nivel de detalle apropiado.
• Utilice extracciones sobre fuentes de datos en tiempo real. Las extracciones se ejecutan más rápido que las fuentes de datos en vivo. En el caso de las fuentes de datos en vivo, el proceso de creación de explicaciones puede generar muchas consultas (aproximadamente una por cada posible explicación), lo que puede tener como resultado que las explicaciones tarden más en generarse.

Situaciones en las que la opción Explique los datos no está disponible

En ocasiones, "Explique los datos" no estará disponible para una marca seleccionada, dependiendo de las características de la fuente de datos o de la vista. Si Explique los datos no puede analizar la marca seleccionada, el icono de Explique los datos y el comando del menú contextual no estarán disponibles.