一個設(shè)計良好的BIdashboard可以將數(shù)據(jù)讀數(shù)、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)的功能按照時間序列進行整合，從而更好地分析-2/。3.預測型分析預測型分析主要用于預測。未來某個事件發(fā)生的可能性，預測一個可量化的值，或者預測某件事發(fā)生的時間，都可以通過預測模型來完成。預測模型通常使用各種變量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預測結(jié)果密切相關(guān)。

數(shù)據(jù) 分析是指收集大量的-2分析并進行適當?shù)慕y(tǒng)計，以便對其進行總結(jié)、理解和消化，從而最大限度地發(fā)展。數(shù)據(jù) 分析是為了提取有用的信息并形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)進行詳細研究和總結(jié)的過程。數(shù)據(jù) 分析常用的三種方法:1。數(shù)據(jù)Trend分析一般來說，適合長期跟蹤產(chǎn)品核心指標，比如。做一個簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖不是趨勢分析，而是趨勢分析需要明確數(shù)據(jù)的變化以及變化的原因分析。Trend 分析，最好的輸出就是比值。在trend 分析中，需要明確幾個概念:環(huán)比、同比、定基比。環(huán)比是指本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期對比，比如與2019年2月和2019年1月對比，環(huán)比可以知道近期的變化趨勢，但會有一些季節(jié)性差異。

定基比比較好理解，就是與某個基點進行比較，比如以2018年1月為基點，定基比與2019年2月和2018年1月進行比較。比如2019年2月，某APP月活躍用戶數(shù)為2000萬，比1月增長2%，比去年2月增長20%。Trend 分析另一個核心目的是解釋趨勢，對趨勢線中明顯的拐點發(fā)生了什么給出合理的解釋，無論是外部的還是內(nèi)部的。

一般聽說-2分析和數(shù)據(jù)比較形象化，數(shù)據(jù)比較少收藏。數(shù)據(jù)集合一般指數(shù)據(jù)存儲在各種業(yè)務系統(tǒng)或手工錄入數(shù)據(jù)存儲庫。這里有一個函數(shù)叫數(shù)據(jù) reporting。數(shù)據(jù)灌裝功能是宜信華辰的新產(chǎn)品，是一站式-2分析平臺ABI數(shù)據(jù)集合的特色功能。數(shù)據(jù) Filling函數(shù)可以用來設(shè)置數(shù)據(jù)回填報表，補齊缺失的數(shù)據(jù)，或者為條目數(shù)據(jù)做一個全新的填表，真正實現(xiàn)了。

宜信華辰的一站式數(shù)據(jù) 分析平臺ABI是一個多功能的產(chǎn)品，它結(jié)合了數(shù)據(jù)源適配、ETL 數(shù)據(jù)處理和-2。其中數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù)可視化是宜信ABI的強項和核心功能。宜信ABI有多種功能分析手段。除了中文復雜報表、儀表盤、大屏報表，ABI還支持自助分析，包括拖拽多維分析、看板、看板集。業(yè)務用戶可以通過簡單的拖拽，隨意進行探索性的自助服務。

常用的六種方法-2分析分別是:直接判斷、比較分析方法、結(jié)構(gòu)分析方法和平均-。這種方法對人的要求極高，需要個人對數(shù)據(jù)和市場有透徹的了解。沒有長時間的深度沉淀是做不到的，否則就是武斷。與過去n次比較數(shù)據(jù)比較常見的比較類型有:競爭對手比較、時間同比比較和環(huán)比比較、類比比較、轉(zhuǎn)化比較、特征和屬性比較、變動前后比較等等。

Common 分析 Term:達成:本月實際銷售額與目標業(yè)績的比較。成績用于獲取當前績效的完成進度，評價績效的完成進度是否合理。性能已經(jīng)達到。原因是什么？因為哪里夠好？達不到業(yè)績的原因是什么？有什么問題？同比:本月實際業(yè)績與去年同月的對比。同比是用來看當期業(yè)績是否比去年同期有所增長。這是成長型運營商關(guān)注的一個重要指標。

首先有九種常見的-2 分析方法:對比法分析、多維拆解法分析、漏斗觀察法、分配法-。這里將重點分享前三個-2 分析方法:比較分析、多維拆解分析、漏斗觀察，1.對比分析Contrast分析是最基本、最常見的數(shù)據(jù) 分析方法，可以直觀地看到事物在某一階段的變化，并準確、定量地表達出這種變化/差距有多大，有重點。