Statystyka jako nauka często wskazuje na próbkowanie danych jego istotne zagadnienie. Nic więc dziwnego, że w odniesieniu do nowoczesnego narzędzia, jakim są statystyki Google Analytics – ten temat również jest podejmowany, a jego zrozumienie pomoże we właściwym wykorzystaniu jego możliwości i uniknięcia potencjalnego ryzyka, jakie niesie.
Próbkowanie danych – co to właściwie jest?
W najprostszym ujęciu, mówimy o próbkowaniu danych wtedy, gdy mamy do czynienia z wybraniem konkretnego podzbioru z obszaru wszystkich danych, a celem takiego działania jest odszukanie zależności właściwych dla większego zbioru właśnie na podstawie tej grupy. Tutaj formułuje się wnioski związane z przeprowadzaną analizą, gdyż zakłada się, iż wybrana grupa stanowi odpowiednią reprezentację całości danych.
Ważne jest jednak to, by sam dobór danych reprezentatywnych był niezwykle solidnie przeprowadzony, gdyż to on właśnie będzie miał wpływ na efekty analizy i samą jakość badań. Tylko wtedy, gdy rzeczona próbka jest dobrana odpowiednio – można mówić o wartościowej analizie. Nierzadko jednak dzieje się inaczej – próbka jest niereprezentatywna, co nie pozwala na przeniesienie danych względem ogółu.
Google Analytics i raporty a próbkowanie danych
Jak nawiązywano na wstępie – współczesne próbkowanie danych pojawia się często w kontekście GA i raportów. Wiąże się to z faktem, iż korzystając z tej metody można liczyć na korzyści takie jak:
- oszczędność czasu,
- wykorzystanie możliwości obliczeniowych systemu.
GA potrafi przedstawić na podstawie próbkowania raport, podobnie jak w oparciu o pełne dane. Trzeba jednak mieć świadomość, że w przypadku wykorzystania do tego celu próbkowania właśnie zdarza się często, że grupa nie spełnia wymagań, które pozwoliłyby na jej wartość w formie reprezentatywnym. Chcąc więc poprzez próbkowanie danych z Google Analytics pozyskać jak najbardziej rzetelne dane – najlepiej w każdym przypadku umożliwić temu narzędziu dostęp do jak największej ilości danych, by na tej podstawie dokonać analizy. Wielkość próbki pozwala na większą jakość analizy, co jest bardzo korzystnym rozwiązaniem.