最后 以下是避免采样的方法

[rakibhasanbd47]

如果以上任何内容让您担心，那么我在本文后面会提供一些解决方案。无论如何，还有一件事您应该知道。查看以下屏幕截图：

报告基于 100% 的会话，但“所有用户”仅占“总数”的 38.81%

这里没有抽样，但“所有用户”显示的数字实际上只包含 38.8% 的会话。这是因为有超过 1,000,000 行（如报告顶部的黄色“高基数”警告所示）和使用细分。这是因为这些行被分组到“（其他）”中，当细分处于活动状态时，这些行会被隐藏。无论是否进行抽样，下面行中的数字都将与其他行一样准确（除了缺少“（其他）”这一事实），但顶部的细分总计用途有限。

现在我们已经讨论过了：

采样通常非常准确（在上面的例子中为 +/- 2.5％）。
当您查看高水平抽样报告中的少量数字时，您就可以计算出它们基于多少份报告。
例如，1% 的抽样 Twitter 数据库 显示 100 次会话，意味着 1 次会话是报告中数字的基础。
当使用段时，您应该留意黄色高基数警告。
你可以做什么
通常，可以通过不触发抽样的其他方式重新创建所需的关键数据。这主要意味着避免细分和次要维度。例如，如果我们想查看顶级自然着陆页的会话计数，我们通常可以使用着陆页报告并应用细分：

基于 71.27% 的会话，包含自然流量部分的着陆页报告

在上面的报告中，我只是将细分应用于着陆页报告，从而进行了抽样。但是，我可以获得未抽样的相同数据 - 在以下情况下，我改为转到“渠道”报告并点击报告中的“自然搜索”：

渠道 > 自然搜索报告，主要维度为“着陆页”，基于 100% 的会话

这会将我带到一份报告，其中我仅查看自然搜索会话，我可以选择自己选择的主要维度 — 在本例中为着陆页。但值得注意的是，此技巧并不可靠 — 当我从“来源/媒介”报告开始复制相同方法时，我仍然会进行抽样。