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Resumo cumulativo em tabelas

Saiba como usar o resumo cumulativo do Flex Insights para criar agregação inteligente em seus relatórios.

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Cumulativo é um tipo muito poderoso e importante de resumo. É uma função de agregação inteligente que usa a métrica original para calcular a agregação (em vez de simplesmente somar ou calcular a média de linhas individuais). A soma e a média de linhas podem levar a resultados que parecem "soma de contagens de conjuntos que não são mutuamente exclusivos" ou "médias de médias", que nem sempre são o resultado desejado.

image (28).png

Acumulação em medidas de contagem

Quando você usa o cumulativo em uma coluna que contém uma medida de contagem, ele não faz uma soma simples das linhas individuais. Em vez disso, o cumulativo calcula a medida subjacente sem a segmentação aplicada na tabela. Uma soma de linhas individuais pode causar uma "soma de contagens" contando o mesmo item várias vezes em alguns casos.

No exemplo a seguir, temos duas conversas. A Conversa A tem dois segmentos à medida que Mary encaminha uma chamada para Josh. A segunda conversa tem apenas um segmento tratado por Mary.

Rollup - Count Conversations - Raw Table.png

Se você criar uma tabela com o número de conversas segmentadas por agentes, obterá este resultado:

Rollup - Count Conversations - Aggregate.png

A tabela segmentada atribui duas conversas a Mary porque ela participou delas. Ela também atribui uma conversa a Josh porque Mary encaminhou uma chamada para ele.

A soma das linhas resulta em três conversas porque a Conversa A é contada duas vezes, uma para Maria, uma para Josh.

O cumulativo não soma simplesmente as linhas. Em vez disso, ele calcula a métrica sem considerar a atribuição a Mary e Josh.

Cumulativo em medidas médias

Quando você usa o cumulativo em uma coluna que contém uma medida média, ela não faz uma média simples das linhas individuais. O cumulativo calcula a medida subjacente sem a segmentação aplicada na tabela. Uma média de linhas individuais pode levar ao cálculo de "médias de médias", o que geralmente não é desejável.

No exemplo a seguir, temos três segmentos atendidos por dois agentes diferentes:

Rollup - Talk Time - Raw Table.png

Se você criar uma tabela com tempo médio de conversação segmentado por agentes, obterá este resultado:

Rollup - Talk Time - Aggregate.png

Os resultados diferem porque a média simples considera as médias de todos os agentes e depois calcula a média dessas médias. Esse valor pode ser significativamente diferente de um tempo médio geral de conversação de segmentos individuais.

Resultados médios do resumo na fórmula ((1:00 + 9:00)/2 + 2:00)/2 = (5:00 + 2:00)/2 = 7:00/2 = 3:30
Resumo cumulativo resulta na fórmula (1:00 + 9:00 + 2:00)/3 = 12:00/3 = 4:00

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