Descrição Geral dos Relatórios

Artigo
10/07/2024

Este artigo irá discriminar as métricas que aparecem em cada aplicação de dashboard.

Para ver passos sobre como configurar os relatórios do dashboard e começar a ver as métricas de desempenho, consulte o nosso Guia de Início Rápido: Configurar Relatórios do Power BI.

Dashboard de Sinais

O Dashboard de Sinais é um relatório do Power BI que é utilizado para compreender e avaliar o volume e a qualidade dos dados de entrada (ou seja, sinais), uma vez que os dados são essenciais à produção de recomendações relevantes.

A partir de uma análise mais aprofundada dos dados de entrada, poderá obter uma melhor compreensão se os dados precisam de ser corrigidos ou modificados antes de repetir a modelação e comparar resultados.

![NOTA:]

Em todo o dashboard, os sinais referem-se a dados de interações. Para simplicidade, este documento poderá referir-se a sinais de interações como compras.

Terminologia

No dashboard, alguns dos dados são agrupados por cesto ou por utilizador.

Eis uma explicação da diferença entre os dois:

Terminologia	Description
Por Cesto	Um Cesto representa um agrupamento de produtos e é, normalmente, expresso como o "carrinho atual do cliente", sessão ou interação. No esquema de interação, Por Cesto == Por InteractionGroupingId.
Por Utilizador	O agrupamento por utilizador mostra, em média, a quantidade de itens que um utilizador tem e o número de utilizadores que interagiram com um determinado item. No esquema de interação, Por Utilizador == Por UserId.

Para obter mais informações, consulte a Documentação da entidade de dados Interação.

Termos Principais

Também existem alguns termos principais importantes para compreender o dashboard. Estas termos são explicados na tabela abaixo. Uma interação pode provir de várias origem, tais como compras, vistas ou seleção.

Terminologia	Description
Informativo	Um ponto de dados que fornece informações úteis para modelação.
Cesto	Os cestos representam o carrinho atual do utilizador, a sessão ou a interação. É um grupo de itens juntos.
Item de propagação	Um item com que um utilizador interage ou seleciona.
Candidato	Um item que foi recomendado a um utilizador.
Quantidade de candidatos	Compras globais do candidato.
Sobreposição	O número de vezes que o candidato comprou juntamente com a de propagação
Probabilidade da de propagação dada ao candidato	Probabilidade de comprar o item de propagação dado ao candidato já ter sido comprado
Probabilidade do candidato dado à de propagação	Probabilidade de comprar a de propagação dada ao item de candidato já ter sido comprada
Sinais	Interações com clientes. Uma única linha no ficheiro de interações.
Dados de amostra	Os dados utilizados para modelação de itens.

Separadores

O dashboard de sinais tem sete separadores: Descrição geral, Análise Colaborativa, Utilizadores, Cestos, Itens, Itens Populares e Análise de Associações Diretas. Cada um destes separadores será explicado na tabela abaixo.

Nome do Separador	Description	elemento visual
Descrição geral	O separador Descrição geral mostra a quantidade de utilizadores, itens, cestos e linhas que estão nos dados. Os dados estão codificados por cores para mostrar como são os sinais formativos. Idealmente, os valores estão a verde, o que significa que os dados são adequados para o Intelligent Recommendations. Caso contrário, os valores a cor de laranja significam que os dados estão no limite e a vermelho significa que não existem dados suficientes para essa estatística. Se o dashboard estiver sobretudo a laranja ou a vermelho, considere se vale levar os dados para produção e se os dados estão corretos.
Análise Colaborativa	O separador Análise Colaborativa mostra itens baseados em itens agrupados por cesto ou itens agrupados por utilizador. Os itens agrupados por cesto são também conhecidos como o carrinho atual do consumidor. Nesta secção, é possível aprender sobre quão informativo os respetivos cestos são, o que significa quão úteis os cestos são para modelação. Também existem informações sobre o número de itens no cesto, que é o tamanho do carrinho do consumidor; o número médio de cestos por item; e quão informativos são os itens. Os itens agrupados por utilizadores mostram quão informativos são os utilizadores, quão informativos são os itens e quantos itens um utilizador tem.
Utilizadores	O separador Utilizadores mostra o número de utilizadores e o número de utilizadores novos e que regressam ao longo do tempo. Além disso, o relatório mostrará o número médio de cestos e itens que um utilizador tem.
Cestos	O separador Cestos mostra a quantidade de cestos que existem ao longo do tempo e em média, e quantos itens estão num cesto.
Items	O separador Itens mostra informações sobre todos os itens no catálogo. Pode ver como o número de itens foi alterado ao longo do tempo e as informações sobre quantos utilizadores interagiram com um item.
Itens Populares	O separador Itens Populares realça os itens que receberam mais interações e o número de cestos ao longo do tempo. Para uma experiência significativa, tenha um catálogo mínimo com títulos na sua entrada para IR.
Análise de Associações Diretas	Todos os separadores anteriores mostram dados agregados sobre os sinais. No separador Análise de Associações Diretas, os dados baseiam-se num item de propagação escolhido ou num item que um utilizador possa selecionar. Estas informações é útil para os modelos de Melhor Ação Seguinte, pois pode obter informações sobre que itens são mais associados em conjunto. Saiba como utilizar esta ferramenta na secção abaixo.

Como utilizar a Ferramenta de Análise de Associações Diretas

Para ver itens relacionados para um produto específico, selecione um item de propagação a partir da lista à esquerda. Em seguida, os dados que se seguem serão preenchidos no relatório:

O número de vezes que o item recomendado foi comprado
O número de vezes que o item recomendado foi comprado juntamente com o item de propagação
A probabilidade de o item recomendado ter sido comprado, dado que o item de propagação já foi comprado
A probabilidade de o item de propagação ter sido comprado, dado que o item recomendado já foi comprado

Direct Associations Analysis Tab Para uma experiência significativa, tenha um catálogo mínimo com títulos na sua entrada para IR.

Dashboard do Intelligent Recommendations

Descrição geral

O Dashboard do Intelligent Recommendations fornece estatísticas que ajudam a avaliar o desempenho do modelo, determinando se os itens relevantes aparecem na parte superior da lista.

Separadores

Nome do Separador	Description	Image
Resumo do Conjunto de Dados de Interações	No separador Resumo do Conjunto de Dados de Interações, existem informações sobre a contagem de utilizadores, itens e linhas dos dados. No Dashboard de IR, "Utilizadores" são, na realidade, "Cestos" representados pelo InteractionGroupingId. Este modelo utiliza o ItemModel com InteractionGroupingId e, portanto, não utiliza o UserId. A contagem de utilizadores mostra quantos utilizadores estão nos dados completos e de amostra, em que os dados de amostra são os dados utilizados na modelação de itens. A contagem de itens é a quantidade de itens que estão no conjunto de dados completo e de amostra. Por fim, a contagem de linhas é a quantidade de linhas, as quais representam o número de sinais que estão nos conjuntos de dados completos e de amostra.
Cobertura PAL	O separador Cobertura PAL avalia o modelo As Pessoas Também Gostam para quantos dados de interação o serviço pode fornecer recomendações. Uma percentagem maior significa que mais das de propagações podem obter recomendações de As Pessoas Também Gostam.
Estatísticas de Seleções	No separador Estatísticas de Seleções, existem estatísticas que ajudam a avaliar o desempenho do modelo Seleções para Si. Existem estatísticas, como a revocação de seleções, 1 — MPR de seleções estimadas, MRR de seleções e a proporção de alvos na parte superior da lista, que são descritos mais abaixo na secção de métricas-chave. Para o modelo Seleções, o serviço utiliza amostra de utilizadores e, por cada utilizador, deixa de fora um dos itens que o utilizador comprou e etiqueta esse como o alvo. Em seguida, o serviço modela o utilizador como se não tivesse comprado esse item, chama Seleções no utilizador e verifica se o item que foi deixado de fora foi recomendado. A classificação deste item na lista de recomendações do utilizador é então utilizada para calcular a métrica.
Estatísticas PAL	O separador Estatísticas PAL é utilizado para avaliar o modelo de Pessoas Também Gostam. Este separador inclui as mesmas métricas do separador Estatísticas de Seleções, que são descritas na secção abaixo. O serviço utiliza amostra só de compras de pares de itens, chama PAL para um deles e verifica se o segundo foi recomendado.

Métricas Principais

Nos separadores mencionados acima, existem algumas métricas-chave que são apresentadas. Essas métricas são explicadas mais detalhadamente na tabela abaixo.

Métrico	Definição	elemento visual
Cobertura PAL	A percentagem de interação que assinala que o serviço pode fornecer recomendações para o modelo As Pessoas Também Gostam. Uma percentagem maior significa que mais das de propagações podem obter recomendações de As Pessoas Também Gostam.
Revocação em Itens K Principais	A fração de itens relevantes que aparece no K principal da lista. Um número superior representa que uma percentagem superior esteve no K principal da lista. Os resultados por utilizador são binários — o resultado é 0 se o item não estiver na lista K superior vista ou é 1 se estiver lá. A revocação é calculada entre todos os utilizadores da amostra que o serviço utilizou. Por exemplo, se o serviço tiver utilizado uma amostra de 1000 utilizadores e para 500 deles o item alvo apareceu nos 10 resultados principais, a Revocação em 10 será 0,5.
1 — MPR	MPR mostra o percentil médio onde o item está situado na lista. Por exemplo, 1-MPR de 80% significa que, em média, a recomendação alvo estava nos 20% principais dos resultados. O dashboard é apresentado em 1-MPR, o que significa que superior é melhor. No cálculo, existe um limite de 1000 itens, pelo que o resultado tem de ser dos 1000 itens principais.
MRR (Classificação Recíproca Média)	A reciprocidade das classificações de itens relevantes na lista. Uma classificação recíproca superior significa que aparecem itens mais relevantes na parte superior da lista.
Proporção de alvos na parte superior da lista	A fração de itens relevantes que estão nos 1000 principais da lista. Uma proporção superior significa que estão a ser mostrados itens mais relevantes ao utilizador na parte superior da lista.