Microsoft Invest: dimensiones, métricas, filtrado y agrupación
En esta página se describe cómo diseñar los informes para que pueda:
- Reduzca el tamaño del conjunto de datos quitando los datos que no le interesan.
- Aumente la relevancia de los datos que obtiene.
- Obtenga los resultados más rápidamente; solicitar conjuntos de datos más pequeños a menudo aumenta el rendimiento de los informes.
Cada informe devuelve una colección de datos. En este documento, esta colección de datos se conoce como conjunto de datos; estos conjuntos de datos se describen en términos de dimensiones y métricas.
De forma similar, al configurar un informe, puede elegir filtrar el conjunto de datos.
Las recomendaciones clave de este documento son las siguientes:
- Filtre tantos datos como sea posible: los datos más pequeños son datos más rápidos.
- Elija el menor número posible de dimensiones: el informe agrupa automáticamente todas las dimensiones seleccionadas. Cuantos más dimensiones agrupe, mayor será el conjunto de datos.
| Término | Definición |
|---|---|
| Dimensions | Las dimensiones son cosas que el conjunto de datos describe, como anunciantes, publicadores, elementos de línea o dominios. En otras palabras, las dimensiones son de lo que se trata el conjunto de datos. |
| Métricas | Las métricas son números que miden el rendimiento de las dimensiones que ha seleccionado. Algunos ejemplos son: - ¿Cuántas impresiones se produjeron a través de este publicador? - ¿Cuál es la tasa de clics en los creativos de esta campaña? |
| Filtering | El filtrado elimina las dimensiones que no le interesan. Esto reduce el tamaño del conjunto de datos. Por ejemplo, es posible que quiera ver solo las impresiones que se produjeron los fines de semana en una región determinada de Francia. Propina: Filtre tantos datos irrelevantes como sea posible: los datos más pequeños son datos más rápidos. |
| Agrupación | Los informes se agrupan automáticamente por todas las dimensiones seleccionadas. La agrupación hace que las dimensiones se generen en un orden específico. Esto puede ser útil para comprender las relaciones entre dimensiones. Por ejemplo, puede ver el rendimiento de los distintos artículos de línea de un anunciante. Dado que el informe aplica automáticamente la agrupación a dimensiones, la selección de muchas dimensiones puede generar un conjunto de datos muy grande. Para cada dimensión adicional que seleccione, el conjunto de datos se vuelve más grande. Propina: Seleccione el menor número posible de dimensiones. Cuantos más dimensiones seleccione, mayor será el conjunto de datos. |
Visualización del proceso
En el diagrama siguiente se proporciona una vista simplificada del proceso que genera el conjunto de datos que recibe.
En el paso 1, se quitan los datos innecesarios. Esto es importante para mantener los informes pequeños y pertinentes. Se recomienda filtrar toda la información posible.
En el paso 2, el conjunto de datos se agrupa automáticamente por las dimensiones seleccionadas. Este paso puede generar un conjunto de datos grande si seleccionó muchas dimensiones. Se recomienda seleccionar el menor número posible de dimensiones.
En el paso 3, nuestros sistemas generan el informe. Tiene la opción de ver el informe, hacer que se ejecute en segundo plano o que se exporte y envíe por correo electrónico (en formato CSV o Excel). Esto se realiza más rápidamente con conjuntos de datos más pequeños.
Ejemplo de base de datos pequeña
Todos los ejemplos siguientes usarán la misma "base de datos" subyacente, que contiene dos dimensiones: Anunciante y Elemento de línea; y dos métricas: Impresiones y Clics. Aquí está en su totalidad:
| Id. | Anunciante | Elemento de línea | Impresiones | Clics |
|---|---|---|---|---|
| 1 | A | ACME Axe Co. | 1792 | 21 |
| 2 | A | ACME Axe Co. | 4355 | 34 |
| 3 | A | conos de helado Bar-None | 78,231 | 1408 |
| 4 | N | Velas R-US | 2843 | 65 |
| 5 | N | Accesorios doggie | 9486 | 123 |
| 6 | C | Árboles de navidad sintética perennes | 2238 | 46 |
| 7 | D | Calcetines deportivos huecos de rana | 8198 | 214 |
| 8 | D | Calcetines deportivos huecos de rana | 103 | 12 |
| 9 | E | Mejor & vela de jabón | 3883 | 41 |
| 10 | E | Mejor & vela de jabón | 1292 | 183 |
| 11 | E | Mejor & vela de jabón | 902 | 81 |
| 12 | E | Mejor & vela de jabón | 5352 | 212 |
| 13 | F | Quitanieves de agricultor | 12,448 | 256 |
| 14 | F | Quitanieves de agricultor | 23,984 | 782 |
| 15 | F | Quitanieves de agricultor | 8,764 | 128 |
| 16 | G | Chocolates orgánicos de Gretchen | 48,996 | 973 |
| 17 | H | Hap's Go-Kart Track and Petting Zoo | 1108 | 87 |
| 18 | H | Hap's Go-Kart Track and Petting Zoo | 1872 | 116 |
También puede descargar el ejemplo en formato CSV.
Ejemplos de filtrado
En los ejemplos de esta sección se muestra cómo se ven afectados los tamaños del conjunto de datos por el filtrado. El filtrado es útil por varias razones:
- El filtrado del conjunto de datos reduce su tamaño. Un conjunto de datos más pequeño es más fácil para que un equipo se procese más rápidamente.
- El filtrado del conjunto de datos reduce la cantidad de información irrelevante que los seres humanos tienen que tratar.
Ejemplo 1: Filtrar por un mínimo de 9000 impresiones
En este ejemplo, usamos un filtro para ver cuál de nuestros elementos de línea tiene al menos la cantidad de alcance mínima especificada. Esto reduce el tamaño del conjunto de datos de 18 filas a 5.
| Id. | Anunciante | Elemento de línea | Impresiones | Clics |
|---|---|---|---|---|
| 3 | A | conos de helado Bar-None | 78231 | 1408 |
| 5 | N | Accesorios doggie | 9486 | 123 |
| 13 | F | Quitanieves de agricultor | 12448 | 256 |
| 14 | F | Quitanieves de agricultor | 23984 | 782 |
| 16 | G | Chocolates orgánicos de Gretchen | 48996 | 973 |
Ejemplo 2: Filtrar por dos elementos de línea
En este ejemplo, se comprueba el rendimiento de dos de nuestros elementos de línea. Esto reduce el conjunto de datos a 6 filas de un posible 18.
| Id. | Anunciante | Elemento de línea | Impresiones | Clics |
|---|---|---|---|---|
| 1 | A | ACME Axe Co. | 1792 | 21 |
| 2 | A | ACME Axe Co. | 4355 | 34 |
| 9 | E | Mejor & vela de jabón | 3883 | 41 |
| 10 | E | Mejor & vela de jabón | 1292 | 183 |
| 11 | E | Mejor & vela de jabón | 902 | 81 |
| 12 | E | Mejor & vela de jabón | 5352 | 212 |
Ejemplo 3: Filtrar por anunciantes B y D
En este ejemplo, se filtran todos los anunciantes excepto dos. Esto reduce el tamaño del conjunto de datos de 18 filas a 4 filas.
| Id. | Anunciante | Elemento de línea | Impresiones | Clics |
|---|---|---|---|---|
| 4 | N | Velas R-US | 2843 | 65 |
| 5 | N | Accesorios doggie | 9486 | 123 |
| 7 | D | Calcetines deportivos huecos de rana | 8198 | 214 |
| 8 | D | Calcetines deportivos huecos de rana | 103 | 12 |
Guía de agrupación y selección de dimensiones
La agrupación puede aumentar el tamaño del conjunto de datos agregando filas (posiblemente un número muy grande de filas). Dado que el sistema de informes de Microsoft Advertising agrupa automáticamente todas las dimensiones que seleccione, se recomienda seleccionar el menor número posible de dimensiones para obtener solo la información que necesita. Para reducir aún más los efectos de esta agrupación automática de dimensiones, aplique el filtrado.