Embora a pontuação de Crossrank possa indicar a força do relacionamento no conjunto de análise, experiência em domínio é necessária para interpretar a natureza do relacionamento.
Normalmente, você quer encontrar variáveis que sejam causais e controláveis. As variáveis controláveis devem ter um grupo de dados ou devem ser configuradas como "configurações" para serem isoladas facilmente usando os filtros na página de hiperascensão.
Aqui estão alguns tipos comuns de relacionamentos a considerar em sua revisão de tags:
- Causal mas não controlável, (por exemplo, a temperatura sazonal afeta a capacidade de secar), estas são "variáveis de contexto" e devem ser decididas na estratégia de análise
- Causal e controlável, valor mais alto, adicionar ao conjunto de regras potencial
- Proxy, pode ser interessante como indicador da causa, mas sem ter realmente a variável causal no Braincube
- Consequência, pode ser interessante para entender o valor potencial de resolver o problema.
- Coincidência, sem valor (ou seja, relacionado ao tempo)