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网站数据分析的方法：多维交叉分析
网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方
面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，销售额和转化率的汇总数据开始 ，
折叠产品维之后观察最右侧的指标汇总列就可以看到每日汇总数 据；如果某一天的销售额
或转化率出现了大幅的下滑 ，我们就可以结合各种维度寻找问题的原因 ，就是基于各种维度
的细节数据，展开产品维观察当天的哪类产品销 售出现了问题，然后结合地域维的交叉数
据，可以定位哪类商品在哪个省份的销售出现了问题 ，这样就有效地将问题定位到了细节的
层面，能够更好地发现问题，进 而解决问题。所以交叉分析其实正是体现了分析 “分而析之”
的本意。
上面的方法一般是比较常用的基于问题的分析方法，但我们很少可以一次就定位到问
题，往往我们会根据推测多次查询数据库或查看 Dashboard 上的各类报表来定位问题。而
结合透视表的交叉分析，我们使用一张报表就快速地定位了问题所在 ，从总体到细节，逻辑
非常清晰，问题的定位也非常准确和到位， 所以合理地利用交叉分析可以帮助我们更加高
效地排查问题。
交叉分析的基础
这里不得不再说一下交叉分析基于的底层基础数据模型 ，因为如果没有设计好底层的数
据模型，上层的交叉分析是很难实现的，或者多维的交叉受到限制而使分析存在局限性。
从技术层面来看，交叉分析基于多维模型，数据的维度越丰富，所能实现的交叉也越丰
富和灵活，通过各种交叉分析能够更加有效地发现问题 ；但相应的，如果要尽可能地丰富各
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维度的交叉分析，对基层模型的要求也就越高。所以如何设计好数据的底层模型非常关键 ，
还是引用数据立方体与 OLAP 文中的那个数据立方看个简单的例子：
如果一张网站分析的报表只包含以月度为单位的日期维和相应的指标 ，那么数据的存储
就是每个月一条记录，但显然这种高度聚合的数据不利于分析，我 们需要构建如上图的数
据立方体来获取更加细节的数据 。用数据立方来拓展数据细节有两种方向 ，一类是纵深拓展，