De ce este posibil ca datele dvs. de analiză să nu corespundă datelor de expediere

Introducere

Acest articol explică câteva motive comune pentru care datele pe care le vedeți în Expediere s-ar putea să nu corespundă perfect cu datele pe care le vedeți în Analytics. Deși ne străduim să asigurăm consecvența, pot apărea diferențe subtile din cauza unei varietăți de factori. Înțelegerea acestor factori vă poate ajuta să reconciliați orice neconcordanțe întâmpinați.

Motive comune pentru neconcordanțele datelor

1. Rotunjire și trunchiere:
   • În unele cazuri, datele din Expediere pot fi supuse rotunjirii sau trunchierii în timpul procesării. Acest lucru poate duce la diferențe ușoare de +/- 1-2 în anumite măsurători.

2. Neconcordanțe ale intervalului de timp:
   • Tablourile de bord din Expediere și Analytics folosesc ambele datele de început și de sfârșit selectate ca context pentru calculele din backend. Este esențial să vă asigurați că utilizați exact același interval de timp în ambele platforme. Chiar și diferențele mici în intervalul de date selectat pot duce la neconcordanțe ale datelor.

3. Diferențe de parametri:
   • Neselectarea exact acelorași parametri în Expediere și Analytics este o sursă frecventă de erori.

4. Personalizarea în Analytics:
   • Analytics oferă un grad ridicat de flexibilitate, permițând utilizatorilor să personalizeze diagramele și analizele. Rețineți că modificările făcute în Analytics pot afecta semnificativ datele afișate.
   • Utilizatorii Expediere pot considera implicite anumite filtre și coloane, în timp ce acestea s-ar putea să nu fie luate în considerare în Analytics.
   • Coloane importante de verificat în Analytics, care sunt adesea presupuse în Expediere:
     • active
     • deleted
     • dispatch_type_critical
   • Dacă cineva modifică o diagramă, rețineți că avem expuse multe coloane importante pe care utilizatorii Expediere le-ar considera implicite. Coloane precum active, deleted și dispatch_type_critical sunt toate filtre comune despre care un utilizator s-ar putea să nu știe dacă nu s-a uitat la exemple.

Pași de depanare

Dacă observați neconcordanțe ale datelor, încercați următoarele:

1. Verificați intervalele de timp: Verificați din nou că datele de început și de sfârșit sunt identice atât în Expediere, cât și în Analytics.
2. Verificați parametrii: Examinați cu atenție toți parametrii selectați în ambele platforme pentru a vă asigura că se potrivesc exact.
3. Examinați personalizările din Analytics: Dacă ați modificat vreo diagramă în Analytics, asigurați-vă că filtrele adăugate sunt consecvente cu comportamentul implicit al Expedierii. Acordați o atenție deosebită coloanelor active, deleted și dispatch_type_critical.
4. Luați în considerare rotunjirea/trunchierea: Rețineți posibilele erori de rotunjire, în special în cazul anumitor măsurători.

Aveți nevoie de asistență suplimentară?

Dacă ați urmat acești pași și întâmpinați în continuare probleme, vă rugăm să contactați echipa de asistență și să furnizați următoarele informații:

• Tablourile de bord și măsurătorile specifice pe care le comparați.
• Capturi de ecran ale configurațiilor Expediere și Analytics (intervale de timp, parametri, filtre).
• Un exemplu al discrepanței de date pe care o observați.