Discourse のメトリクスを BI ツールである ThoughtSpot にレプリケートしていましたが、**「初回応答時間」**メトリクスについて、週次または月次で表示した場合のレポート方法に欠陥があることに気づきました。
現在、Discourse レポートは1 日あたりの平均応答時間を計算していますが、週次または月次ビューに集計する際に、加重平均を計算するのではなく、単に日次平均の平均を取っています。これにより、一部の日で他の日よりもトピック数が大幅に多い場合、誤解を招く結果が生じる可能性があります。
例：
日次応答時間とトピック数の内訳は次のとおりです。
| 日付 | 平均応答時間（時間） | トピック数 |
|---|---|---|
| 3月16日 | 1.9 | 1 |
| 3月15日 | 23.6 | 1 |
| 3月14日 | 0.4 | 3 |
| 3月13日 | 6.0 | 7 |
| 3月12日 | 0.3 | 1 |
| 3月11日 | 2.1 | 8 |
| 3月10日 | 6.6 | 1 |
ここで、平均の平均を計算すると、次のようになります。
しかし、これは各日をトピック数に関係なく平等に扱っているため、真の初回応答時間を正確に表していません。代わりに、正しいアプローチは、トピック数を考慮に入れた加重平均を計算することです。
この方法を使用すると：
なぜこれが重要なのか
差は大きく、5.82 時間対 2.85 時間です。現在の方法は、外れ値の日（23.6 時間でトピックが 1 つだけだった 3 月 15 日など）を過大評価し、アクティブな日（8 トピックで応答時間が 2.1 時間だった 3 月 11 日など）を過小評価します。
応答時間をより正確に表現するために、Discourse は時間とともに集計する際に加重平均に切り替えるべきです。
他の人の意見も聞きたいです。誰かがこの問題に気づいたことはありますか？