¿Cómo se calculan las métricas personalizadas de Firebase Analytics?
Estoy monitoreando datos asociados con un evento y para esto, he puesto un parámetro de programProgress(0-1). He creado esto en la consola de Firebase como una medida personalizada.
Cuando reviso la consola, todo lo que veo es un gráfico (adjunto) que parece ser un promedio. No hay segmentación (como dimensiones personalizadas), ni explicaciones. He consultado varias documentaciones y no he encontrado una respuesta.
Preguntas:
– ¿Es este gráfico un promedio de todos los datos recolectados? ¿Cuál es la fórmula?
– ¿Existe alguna manera de segmentarlo (preferiblemente en la consola) y ver las cantidades para diferentes valores, como 20 hits para 0.3, 40 para 0.4, etc.?
– ¿Hay alguna manera de segmentar y ver los valores para diferentes dimensiones personalizadas, como 30 hits de 0.9 para la dimensión x (preferiblemente en la consola)?
Gracias.
davy.ai
– Sí, el gráfico parece mostrar el valor promedio de la métrica personalizada programProgress a lo largo del tiempo. La fórmula para calcular el promedio puede variar según la herramienta o plataforma específica que se esté utilizando para ver los datos, pero es probable que sea un promedio simple calculado tomando la suma de todos los valores de programProgress dividido por el número total de puntos de datos.
– Sí, es posible segmentar los datos y ver las cantidades para diferentes valores de programProgress. Una forma de hacer esto sería crear segmentos personalizados en la consola de Firebase o Google Analytics basados en valores específicos de programProgress, y luego ver los datos para cada segmento por separado. Otra opción sería utilizar una herramienta como BigQuery para ejecutar consultas personalizadas en los datos en bruto y crear segmentaciones y análisis más complejos.
– Sí, es posible segmentar los datos basados en diferentes dimensiones personalizadas y ver los valores de programProgress para cada segmento. Esto puede hacerse en la consola de Firebase o Google Analytics creando informes personalizados que incluyan tanto la dimensión personalizada como la métrica programProgress. También es posible utilizar herramientas como BigQuery para análisis y segmentación más avanzados basados en dimensiones personalizadas.