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Exploration d'une connaissance de second ordre

Exploration d'une connaissance de second ordre

Une connaissance de second ordre montre comment la combinaison de deux variables explicatives explique la variabilité de la variable de résultat. Dans l'analyse de second ordre, l'impact combiné des deux variables sur le résultat est parfois appelé effet d'interaction.

L'exemple ci-dessous montre une connaissance de second ordre.

Graphique à barres montrant des connaissances de deuxième ordre avec deux éléments numérotés

Pour mieux comprendre les connaissances présentées par ce graphique, consultez le titre à gauche. Dans le graphique, les barres bleues sont examinées de gauche à droite.

Axes du graphique
Axe Description
Horizontal

Variables explicatives de cette connaissance. Chaque paire de barres verticales représente une catégorie d'une variable explicative. Dans chaque paire, la barre verticale à gauche représente une catégorie unique de l'autre variable explicative. La barre verticale à droite représente toutes les autres catégories de l'autre variable explicative.

Les catégories sont triées par fréquence descendante de gauche à droite (sauf sélection contraire dans la Configuration du modèle). Les catégories qui présentent la fréquence d'observation la plus élevée sont affichées à gauche et les catégories qui présentent la fréquentation d'observation la plus faible sont affichées à droite.

Vertical Variable de résultat de ce modèle.
Éléments du graphique
Numéro Élément Description
1 Légende

Décrit la signification des barres verticales dans les paires.

  • Catégorie : la barre gauche est bleue lorsqu'elle est significative statistiquement ou gris claire lorsqu'elle n'est pas significative statistiquement.
  • Toutes les autres catégories : la barre droite est gris claire.

Pour déterminer si la barre gauche est significative, Einstein exécute les tests suivants :

  • Pour le cas d'utilisation numérique (variables de résultat numériques), Einstein effectue un test de Student à deux échantillons non appairés (sans hypothèse d'écart égal) pour chaque barre, en les testant par rapport à leur complément (tel que Type est Consulting et Type n'est PAS Consulting).
  • Pour le cas d'utilisation de classification (résultats binaires), Einstein effectue un test chi carré de validité de l'ajustement pour comparer la valeur observée à la valeur attendue sur la base du complément.

Si la valeur p du test est inférieure à 0,01, la barre gauche est bleue. Sinon, elle est gris claire. Ainsi, les barres bleues sont statistiquement significativement différentes de leur complément (leur moyenne serait si éloignée de leur complément qu'il est improbable qu'elles aient été générées de façon aléatoire).

2 Barre verticale appariée

Chaque paire représente une catégorie de la variable explicative qui est affichée sur l'axe horizontal. Dans chaque paire :

  • La barre gauche représente une catégorie d'une autre Variable explicative.
  • La barre droite représente toutes les autres catégories de cette Variable explicative.
  • La hauteur de chaque barre verticale affiche la Variable de résultat moyenne de cette catégorie ou des catégories.

Survolez une barre pour afficher des informations supplémentaires.

  Fenêtre contextuelle de la barre gauche
  • Première variable explicative et catégorie
  • Deuxième variable explicative et catégorie
  • Différence en moyenne pour les autres compartiments : les différences entre la moyenne des enregistrements de la barre gauche et de la barre droite (Moyenne de la barre gauche - Moyenne de la barre droite).
  • Total : somme de toutes les Variables de résultat de cette catégorie.
  • Nombre : nombre d'observations de cette catégorie.
  • Différence par rapport à la moyenne : différence entre la moyenne de cette catégorie et la moyenne générale (Moyenne - Moyenne générale).
  • Variable de résultat : Variable de résultat moyenne de cette catégorie (Total/Nombre).
  • Moyenne générale : moyenne générale de toutes les variables.
  Fenêtre contextuelle de la barre droite
  • Première variable explicative et catégorie
  • Deuxième variable explicative et Toutes les autres catégories
  • Total : Somme de toutes les variables de résultat de cette combinaison de catégories.
  • Nombre : nombre d'observations dans cette combinaison de catégories.
  • Différence par rapport à la moyenne : différence entre la moyenne de cette combinaison de catégories et la moyenne générale (Moyenne - Moyenne générale).
  • Variable de résultat : Variable de résultat moyenne de cette catégorie (Total/Nombre).
  • Moyenne générale : moyenne générale de toutes les variables.
 
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