主な分析情報（診断分析情報）

主な分析情報は、指標に大きく影響する要因、およびこれらの要因が結果に与える影響の程度を特定し、理解するために使用される統計方法です。この分析は、目標：指標で観察された傾向の原因および根本的な要因を明らかにするのに役立ちます。

メモ：主な分析情報は、時系列の分析（診断的分析が有効）カテゴリーでのみ利用可能です。したがって、この機能を使用するには、これらの分析を有効にする必要があります。

主な分析情報を設定する
主な分析情報の表示と解釈

主な分析情報の設定

目的のグラフを開き、右上の設定アイコンをクリックします。
［Zia分析］タブに移動し、［主な分析情報］セクションを拡大します。
診断的分析における主な要因を表示する］チェックボックスを選択します。
指標を 選択する」ドロップダウンから、結果を評価する指標（ターゲット）列を選択します。
メジャーの列を選択すると、その列に影響を与える可能性のあるすべての関連要素が自動的に次の値を下回るテキストボックスに入力されます。ただし、下部の+ 列を追加するリンクをクリックして、さらに要素を追加することができます。最大 5 つの軸列と 3 つのメジャー列を追加することができます。
上位の内容を表示する： ドロップダウンをクリックして、分析対象の影響力のある要因の数を選択してください。追加した要因セットから、1 ～ 5 の要因（ドライバ）を選択します。
また、各要因の隣にある上位の要素のドロップダウンを使用して、分析対象の各要因の値の数を選択することができます。これらの上位値に集中することで、分析は、評価する結果に最も実質的な影響を持つ主な要因を明らかにすることができます。次に含まれるポップアップでは、以下のオプションが利用可能です。
- 上位要因：各要因から寄与度の高い値の数を選択して、ターゲット・メジャー列への影響を分析します。
- 実際の値：各要因から、ターゲットメジャー列への影響を分析するために考慮する値を選択します。
設定を終了したら、設定ダイアログを閉じ、［保存］をクリックして変更内容を保存します。

主な情報分析の結果の表示と解釈

主な分析情報 (診断可能な分析) は、時系列の傾向を分析し、増減の背後にある要因を明らかにします。変化の要因を明確にすることで、時間と共に変化するパターンの原因を理解しやすくなります。

診断インサイトを表示するには、［Zia分析］ダイアログの［時系列の分析］に表示される［診断］アイコンをクリックしてください。

ダイアログでは、診断分析結果を「何（WHAT）」セクションと「なぜ（WHY）」セクションに分けて表示できます。

WHAT］セクション

メジャーの列の現在の状態の概要、詳細が表示されます。

メジャー列の観察された傾向 (増加しているか減少しているかを示す)
メジャー列の変更に影響度の高い要因の内訳 (各要因の全体的な上昇または下降に占める表示する値)

WHY セクション

詳細な影響評価や、現在の結果に寄与しているさまざまな要因など、観察された傾向の潜在的な原因をすべて詳細に説明します。詳細はについては、こちらのリンクをクリックしてください：レポートデータによって異なる場合がありますが、診断インサイトにアクセスできます。

影響

影響度のセクションは、目標とする指標の列に対する特定の要因（ドライバー）の影響や寄与を指します。その要因が分析対象の結果にどの程度影響するかを定量化します。

考えられる原因：（Possible Reasons

考えられる原因：セクションは、ターゲット・メジャー列で観察されたトレンドに寄与した可能性のあるすべての要因の概要を示します。

影響度の高い要因とは 、目標メジャーにプラスの影響を与え、そのメジャーを増加させる要因または原動力です。
その他：上位相殺要因とは、目標メジャーにマイナスの影響を与え、減少につながる要因です。
異常値分析では 、期待値から逸脱した対象メジャーの異常な急上昇や急降下を特定します。
目標値と影響する尺度の間の傾向と参照関係分析により、増加傾向か減少傾向かが明らかになります。また、相関の種類（直接的か間接的か）を判断し、観察された傾向を維持または強化するための推奨事項を提示します。
発生分析では、特定のドライバーや要因が結果に影響を与える頻度を特定することに重点を置き、時系列または異なるセグメントにわたる各ドライバーの重要性と効果を理解するのに役立ちます。

重要要因の欠落

次に含まれない：重要要因」セクションでは、分析対象指標に大きく影響する可能性があるにもかかわらず、分析に含まれていない潜在的な要因や変数を強調します。Zia インサイトは、これらの要因を考慮し、目標の列への潜在的な影響を評価します。

要因が正の影響を与えるのは、その変数の増加によって目標の測定列が増加する場合です。
変数が減少すると目標の列が却下される場合、要因は目標の列にマイナスの影響を与えます。