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探索文字變數的一階洞察

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探索文字變數的一階洞察

當您選取文字 (類別) 變數時，Einstein 會顯示一個長條圖，圖中沿著水平軸顯示文字變數。

下列範例顯示描述性洞察及類別描述性變數。

描述性長條圖，顯示三個編號元素

為協助您知道此圖表所顯示內容的方向，請參閱左側的標題。在圖表中，通常會從左到右查尋藍色長條。

圖表軸
軸 描述
水平 此洞察的描述性變數 (種類)。每個長條代表描述性變數的種類。透過將頻率從左到右遞減排序來排序種類 (除非在「模型設定」中另有選擇)。包含觀察值頻率最高的種類會顯示在左側，觀察值頻率最低的種類則會顯示在右側。
垂直 此模型的成果變數。
圖表元素
數字 元素 描述
1 全域平均值 橘色長條代表所有變數的全域平均值。
2 描述性變數的種類

每一垂直長條代表某一種類的描述性變數。

  • 藍色表示在統計上有顯著意義的種類。
  • 灰色表示在統計上沒有顯著意義的種類。
  • 長條的高度顯示相對於「全域平均值」線，此種類的平均「成果變數」。在此範例中，Division=Standard Hardware 具有最低於全域平均值的平均 CLV。

滑鼠暫留詳細資料：

  • 描述性變數與 種類
  • 總計：此種類所有成果變數的總和。
  • 計數：此種類中的觀察值數目。
  • 與平均值的差：此種類平均值與全域平均值差多少 (平均值 - 全域平均值)。
  • 成果變數:此種類的平均成果變數 (總數/計數)。
  • 全域平均值：所有變數的全域平均值。
3 平均值最高的種類 平均值最高的種類。
 
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