索对于数据分析来说

raselbd4

然而报告本身有许多局限性最适合报告和快速检查信息。然而探非常有用。在那里有代表性的数据样本就足够了。在那里我们发现关联趋势或异常以及精确的值并不是最重要的。但是如果您想要获得未采样的数据而不进行阈值处理则必须使用原始数据。处理原始数据的最简单方法是电子表格等工具以及在数据仓库中使用。报告限制让我们习惯了它的报告也让我们变得非常懒惰。我们有几十份现成的报告。在中并非所有内容都能立即可用我们必须在或其他业务分析工具中生成许多报告。报告和之间的差异。

与报告的差异中的报告类别图中的报告类别示例中的示例报告类别图中报告 以色列电报号码数据 类别示例首先引起您注意的是我们在中习惯使用的一些传统报告根本不存在。您将不再找到标准的媒体来源报告辅助转化电子商务报告等等。在图和图中您可以看到报告分组类型及其数量的差异。还有很多维度和数据缺失没有计算数据。您可以通过构建自己的维度和自定义指标来重新创建其中一些差距。有时我们会在进行策略制定之前进行数据分析培训。快速了解差异及其需求的用户可以促进事件结构和非标准维度的概念工作。



可以根据您的分析需求进行完全个性化但这需要时间和对该工具的一些了解。这也意味着您必须习惯完全不同的信息架构和报告逻辑。有大量数据可用但您需要能够提取它们。如果您缺少指标请在或程序员的帮助下实现它们并使用维度和自定义数据。这样您就可以完全个性化您的。然后尝试构建满足您的分析需求的报告和探索。