指标分析
面向业务管理而言，管理者需要日常关注核心指标的整体数据表现，并能快速判断该数据是否正常，对于异常的数据需要快速定位异常原因，基于分析结论有针对性的制定相应策略以推动业务持续发展。
但实际过程中会存在如下问题：
- 指标整体数据波动难以判断是否正常，异常的波动有时候会被误认为是正常情况
- 指标整体数据波动正常，但其中的某个维度下的数据正在发生缓慢变化，初期未识别，导致后期出现大的波动时才去做主动分析，从而错失良机
- 指标整体数据波动异常时，分析师可能需要大量时间来分析数据，最后才能得出结论，依托平台化工具可以进一步提升分析效率
面对上述问题，可通过指标平台的指标分析模块进行快速的日常监控、分析洞察，快速判断数据表现、快速发现商机或问题，实现数据驱动业务发展。
info
该功能仅旗舰版支持。
指标监控
监控卡片展示指标最新数据、趋势和波动状态。趋势点位支持进入对应日期的指标分析。
- 支持置顶指标，置顶项在监控列表中优先展示。
- 支持取消置顶，取消后指标回到未置顶列表并恢复原排序位置。
- 指标监控数据仍受项目、指标和行级数据权限管控。
监控分组
- 支持新增、编辑、删除和排序监控分组。
- 历史已引入指标自动进入不可编辑、不可删除的「默认分组」。
- 引入指标时选择监控分组；已引入指标可通过「移动」调整到其他分组。
- 未完成归组的指标进入默认分组；首页支持按分组筛选，分组可收起或展开，默认展开第一个分组。
- 已引入指标可移出监控列表，移出后不再参与日常监控。
加载与空状态
监控首屏会优先使用可命中维度缓存的数据，未命中时继续实时分析；指标点位无数据时展示空状态。
归因分析
从指标监控卡片或指标分析入口进入指标详情页，可进一步查看更长时间范围的指标数据走势。对于关注数据，可指定日期、日期区间或维值对比口径，再选择分析维度进行归因分析。
- 分析日期：支持分期日期VS对比日期，也支持两个日期区间段的汇总（指标本身需支持汇总）对比
- 维值对比：可从指标已有维度中选择 A、B 两个维值，已选择的维值不支持重复选择
- 分析维度：基于指标支持的维度进行选择，最多支持选择10个维度进行归因分析
分析结果如下图所示：
结果中主要包含三部分内容：概览情况、维度贡献情况、维值贡献情况。区间对比支持在影响占比、贡献度之间切换排序，并分别查看上升贡献和下降贡献。
- 概览情况：概览中展示了分析日期、对比日期的数据表现及增长值、增长率情况
- 维度贡献排名：基于选择的分析维度，计算出各维度的维度贡献度，并根据贡献度降序展示
- 维值贡献分析：
- 对于整体数据的波动情况，各维度中会有部分维值结果与整体数据呈相同的走势，此为同向贡献，呈现相反走势的，为反向贡献（如：总体数据呈现上升的趋势，细分到各维值中，与整体趋势一致，同为上升的，算同向贡献；与整体趋势相反，呈现下降趋势的，算反向贡献）。
- 按同向/反向贡献度对维值进行划分后，按照各维值贡献度绝对值降序排序展示。每个维值中会展示指标数据表现、贡献度、贡献率情况。
分析结论与对比参数传递
归因分析概览支持生成聚焦摘要，帮助用户快速理解主要变化和关键贡献因素。
- 从指标监控进入指标分析详情页时，分析日期、查询粒度和相关条件应沿用当前监控场景。
- 明细查询取数模板引用的数据模型或字段发生变化时，仍有效的配置会保留，失效字段会明确标记并在查询时提示。
- 手动归因结果是否可用取决于当前用户权限；指标分析结果受指标权限、项目权限和行级数据权限管控。
维度贡献分析计算说明
- 整体贡献度的计算遵循以下原则：
- 若指标整体增长10%，理论上各维值的增长情况也会在10%左右，而增长超过10%的维值，对整体结果有更多的促进效果，对应的维值贡献度则越高；而低于10%的维值，对整体结果有更多的遏制效果，对应的维值贡献度则越低。
- 维度贡献度则基于其维值贡献度分布水平评估。各维值贡献度分布越分散，对应的维度贡献度越大；反之，则维度贡献度越小。
- 各数据计算规则：
- 维值贡献率计算：基于维值增长差额与整体增长差额计算增长率，作为维值贡献率
- 维值贡献度计算：基于维值贡献率与维值指标占比算比率，作为维值贡献度
- 维度贡献度计算：基于各维值贡献度计算标准差，作为维度贡献度