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집계 수준 함수를 사용하면 보고서에서 메트릭을 분석하는 속성을 지정할 수 있어 Explore 보고서를 더 잘 제어할 수 있습니다.

일반적으로 보고서에 메트릭과 여러 속성을 추가하면 그러한 모든 속성을 기준으로 메트릭이 세분화됩니다. 속성이 메트릭을 세분화하는 것을 방지할 수 없으며, 보고서에 나타나지 않고 백그라운드에서 메트릭을 세분화하는 속성을 추가할 수도 없습니다. 하지만 집계 수준 함수를 사용하면 메트릭을 분석할 속성을 정확히 지정할 수 있습니다.

이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.

  • 사용 가능한 집계 수준 함수
  • ATTRIBUTE_FIX 함수 사용하기
  • ATTRIBUTE_ADD 함수 사용하기

사용 가능한 집계 수준 함수

Explore는 다음과 같은 집계 수준 함수를 제공합니다.

함수 설명 예
ATTRIBUTE_FIX(metric, attribute1, attribute2, ...)

함수에 지정된 속성별로만 메트릭을 분할합니다.

컬럼 또는 로우 창에서 보고서에 추가된 속성은 메트릭을 분석하지 않지만 적용된 모든 필터는 고려됩니다.

보고서의 결과가 특정 속성의 영향을 받지 않도록 하는 데 사용할 수 있으며, 이는 특히 비율을 계산하는 데 유용합니다.

ATTRIBUTE_FIX(MED(First Reply Time (min), [Ticket created - Year], [Ticket created - Month])

이 예에서는 보고서에 추가된 속성에 관계없이 연도의 각 월에 대한 중간 첫 번째 응답 시간 리턴됩니다.
ATTRIBUTE_ADD(metric, attribute1, attribute2, ...)

보고서에 추가된 속성 외에 함수에 지정된 속성으로 메트릭 집계를 확장합니다.

보고서에 추가된 속성은 메트릭을 분석하며 적용된 모든 필터가 고려됩니다.

보고서에 없는 속성을 기준으로 미리 집계된 메트릭 평균 또는 중간값을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

ATTRIBUTE_ADD(MED(First Reply Time (min), [Ticket created - Year], [Ticket created - Month])

이 예에서는 보고서의 속성별로 집계되기 전에 연도의 각 월에 대한 중간 첫 번째 응답 시간 리턴됩니다.
참고: 계산된 속성은 ATTRIBUTE_FIX 및 ATTRIBUTE_ADD 함수 내에서 사용할 수 없습니다.

ATTRIBUTE_FIX 함수 사용하기

아래의 첫 번째 예는 ATTRIBUTE_FIX 함수의 작동 방식을 보여주며, 두 번째와 세 번째 예는 잠재적인 사용 사례를 보여줍니다.

그룹당 총 티켓 수 찾기

이 예에서는 ATTRIBUTE_FIX 함수의 작동 방식을 보여줍니다. 보고서의 속성에 의해 세분화되지 않고 각 그룹의 총 티켓 수를 리턴하는 메트릭을 만듭니다.

그룹당 총 티켓 수를 확인하려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 그룹에 고정 티켓 이라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Tickets), [Ticket group])

  3. 메트릭 창에서 티켓 및 그룹에 고정된 티켓 메트릭을 추가합니다. 두 번째 메트릭에 SUM 집계 방식을 사용합니다.
  4. 로우 창에서 티켓 그룹 속성을 추가합니다. 이때 두 메트릭 모두 각 그룹의 티켓 수를 보여줍니다.

  5. 로우 창에서 티켓 상태 속성을 추가합니다. 이제 티켓 메트릭은 티켓 상태 및 그룹별로 세분화되지만, 그룹에 고정된 티켓 메트릭은 티켓 상태를 무시하고 티켓 그룹별로만 세분화됩니다.

분기별 티켓 수에서 티켓 비율 찾기

이 예에서는 각 분기마다 만들어진 총 티켓 수에서 매달 만들어진 티켓의 비율을 보여주는 보고서를 만듭니다.

분기별 티켓 수에서 티켓 비율을 확인하려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 분기별 거래량의 % 라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    COUNT(Tickets) / ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Tickets), [Ticket created - Year], [Ticket created - Quarter])

  3. 방금 만든 계산된 메트릭을 열고 옵션을 클릭합니다.> 표시 형식을 편집 하고 첫 번째 필드에서 %를 선택합니다.
  4. 메트릭 창에서 티켓 및 분기별 거래량 비율 메트릭을 추가합니다. 두 번째 메트릭에 SUM 집계 방식을 사용합니다.
  5. 로우 창에서 다음 속성을 추가합니다.
    • 티켓 만듦 - 연
    • 티켓 만듦 - 분기
    • 티켓 만듦 - 월

보고서는 다음과 같이 표시됩니다.

연간 및 전체 전체 해결 시간 비교

이 예에서는 각 연도의 평균 전체 해결 시간을 보여주는 차트를 만들어 전체 평균 해결 시간과 비교합니다.

연간 및 전체 전체 해결 시간을 비교하려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 Full resolution time (fixed) 라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_FIX(AVG(Full resolution time (min)))

  3. 메트릭 창에서 전체 해결 시간(분) 및 전체 해결 시간(고정)을 추가합니다.
  4. 컬럼 창에서 티켓 만듦 - 연도를 추가합니다.

ATTRIBUTE_ADD 함수 사용하기

아래의 첫 번째 예는 ATTRIBUTE_ADD 함수의 작동 방식을 보여주며, 후속 예는 잠재적인 사용 사례를 제공합니다.

그룹당 평균 티켓 수 찾기

이 예에서는 ATTRIBUTE_ADD 함수의 작동 방식을 보여줍니다. 보고서에 groups 속성을 추가하지 않고 그룹당 평균 티켓 수를 리턴하는 메트릭을 만듭니다.

그룹당 평균 티켓 수를 확인하려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 그룹당 티켓 이라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Tickets), [Ticket group])

  3. 메트릭 창에서 티켓 메트릭을 추가합니다.
  4. 로우 창에서 티켓 그룹 속성을 추가합니다.
  5. 결과 처리 ( ) 메뉴에서 총계를 선택하고 AVG 집계 방식으로 총합계를 로우 로 설정합니다.
  6. 메트릭 창에서 만든 그룹당 티켓 계산된 메트릭을 추가합니다. AVG 집계 방식을 사용합니다. 보고서의 두 메트릭 모두 각 그룹의 티켓 수를 보여주며, 그룹당 평균은 표 아래쪽에 표시됩니다.

    하지만 이 예에서는 테이블에 그룹을 표시하지 않고 그룹당 평균 티켓 수만 표시하려고 합니다.
  7. 로우 창에서 티켓 그룹 속성을 제거하고 총합계 결과 처리도 제거합니다. 티켓 메트릭은 계정에 있는 총 티켓 수를 리턴하지만, 그룹에 고정된 티켓 수는 그룹당 평균 티켓 수를 리턴합니다.

  8. (선택 사항) 로우 창에서 메트릭을 분석하려는 추가 속성을 추가합니다. 예를 들어 티켓 상태 속성을 추가합니다. 이제 티켓 메트릭은 각 상태의 총 티켓 수를 리턴하지만 그룹당 티켓 수는 각 상태의 그룹당 평균 티켓 수를 리턴합니다.

각 분기 또는 연도에 대한 월 평균 및 중간 티켓 찾기

이 예에서는 한 달에 만들어진 평균 및 중간 티켓 수를 보여주는 보고서를 만듭니다.

각 분기 또는 연도에 대한 월 평균 및 중간 티켓을 찾으려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 월별 티켓 이라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Tickets), [Ticket created - Year], [Ticket created - Month])

  3. 메트릭 창에서 티켓 및 월별 티켓 메트릭을 추가합니다. 두 번째 메트릭에 AVG 및 MED 집계 방식을 사용합니다. (여러 집계 방식을 선택하려면 메트릭을 확장하여 추가하려는 각 집계 방식을 선택합니다.)

  4. 로우 창에서 티켓 만듦 - 연도 및 티켓 만듦 - 분기 속성을 추가합니다. 따라서 보고서에 각 분기에 대한 월 평균 및 중간 티켓 수가 표시됩니다.

  5. (선택 사항) 만든 티켓 - 분기 속성을 제거하여 각 연도의 월 평균 및 중간 티켓 수를 봅니다.

담당자당 최고 평균 해결 시간 찾기

이 예에서는 모든 담당자의 최고 평균 해결 시간을 보여주는 핵심성과지표를 만듭니다.

담당자당 최고 평균 해결 시간을 찾으려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 담당자당 해결 시간 이라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_ADD(AVG(Full resolution time (days)), [Assignee ID])

  3. 방금 만든 계산된 메트릭을 열고 옵션을 클릭합니다.> 표시 형식을 편집합니다 .
  4. 첫 번째 필드에서 사용자 지정을 선택한 다음 소수점 이하 자릿수를 1 로 설정하고 접미어를 일 (단어 앞에 공백 포함)로 설정합니다.
  5. 메트릭 창에서 담당자당 해결 시간 메트릭을 추가합니다. MAX 집계 방식을 사용하세요.
  6. 필터 창에서 티켓 해결됨 - 날짜 속성을 추가하고 지난 30일 동안 해결된 티켓을 표시하도록 구성합니다.

보고서는 지난 30일 동안 모든 담당자의 최고 평균 해결 시간을 보여줍니다.

상담사당 평균 티켓 댓글 수 찾기

이 예에서는 티켓당 상담사가 제출한 평균 댓글 수를 보여주는 막대 차트를 만듭니다.

상담사당 평균 티켓 댓글 수를 확인하려면 다음과 같이 하세요.

  1. Support - 티켓 데이터 집합에서 새 보고서를 만듭니다 .
  2. 다음 수식을 사용하여 티켓당 댓글 이라는 표준 계산된 메트릭을 만듭니다 .

    ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Comments), [Update ticket ID])

  3. 방금 만든 계산된 메트릭을 열고 옵션을 클릭합니다.> 표시 형식을 편집합니다 .
  4. 첫 번째 필드에서 사용자 지정을 선택한 다음 소수점 자릿수를 1 로 설정합니다.
  5. 메트릭 창에서 티켓당 댓글 수 메트릭을 추가합니다. AVG 집계 방식을 사용합니다.
  6. 필터 창에서 다음 속성을 추가합니다.
    • 업데이트 - 날짜 : 지난 주의 업데이트를 표시하려면 이 옵션을 설정합니다.
    • 업데이트한 사람 역할 : 최종 사용자를 제외하려면 이 옵션을 설정합니다.
  7. 시각화 유형 ( ) 메뉴에서 막대를 선택합니다.

보고서는 각 상담사에 대한 평균 티켓 댓글 수를 보여줍니다.

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