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Cómo el visual del influencer clave calcula las proporciones de probabilidad

La documentación describe que el peso de impacto (número en la burbuja) es la relación de probabilidades de segmento de interés frente a toda probabilidad en la población restante, lo que es como las relaciones de probabilidades, excepto con probabilidades en lugar de cuotas. Por favor, hágamelo saber si hay alguna brecha en mi entendimiento, porque para la mayoría de los conocimientos generados los números no coinciden con las proporciones.

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Hola @veharshv ,

Tal vez esta sea la causa:

Después de un poco más de excavación, entendí que el objeto visual toma una muestra de 10k filas para construir el análisis. Por lo tanto, si carga menos de 10k filas, la división debe funcionar, si más de 10k en los datos, el muestreo (muestreo estratificado) tomará el 10k más representativo solamente y es por eso que la división no coincidirá.


Referencia: Key Influencer - cálculo de probabilidad no coincidente.

Saludos

Icey

Si este post ayuda,entonces considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

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Hola @veharshv ,

Tal vez esta sea la causa:

Después de un poco más de excavación, entendí que el objeto visual toma una muestra de 10k filas para construir el análisis. Por lo tanto, si carga menos de 10k filas, la división debe funcionar, si más de 10k en los datos, el muestreo (muestreo estratificado) tomará el 10k más representativo solamente y es por eso que la división no coincidirá.


Referencia: Key Influencer - cálculo de probabilidad no coincidente.

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