多维交叉分析

我们在进行数据分析的时候，大部分时间都在使用趋势分析、比较分析、细分分析这三类方法，但其实还有一个方法我们也会经常使用——交叉分析，尤其是在排查数据异常的问题时，交叉分析就能展现其强大的威力。另外要跟大家说声抱歉的是博客的更新频率可能没有那么频繁了，但是尽量每个月至少能发布一篇，希望文章的质量有所保证，还是欢迎大家留言讨论，能够发起一些有趣的话题，一起拓展在网站数据分析方面的思路。

什么是交叉分析？

交叉分析是指对数据在不同维度进行交叉展现，进行多角度结合分析的方法，弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题。

交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异。细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP中的钻取（Drill-down），比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份中各城市的数据，是基于地域维的下钻。交叉分析不再局限于一个维度，就像数据立方体与OLAP文章中的立方体，是基于不同维度的交叉，时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现，可以通过OLAP的切片（Slice）和切块（Dice）操作查看例如上海市在3月份的电子产品的销售情况，这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现的问题。所以，交叉分析是基于不同维度横向地组合交叉，而不是细分在同一维度的纵向展开。

交叉分析的展现形式

交叉分析涉及多维度的组合，虽然图表和表格都可以进行展现，但因为图表所能表达的数据有限，且比较不容易把多个维度的交叉关系展现出来，在交叉分析中不太常用，通常以表格为主。我们平常在看的表格通常被叫做二维表，一般第一列放置一个维度，如日期，表头罗列各类指标（其实所有指标也可以被认为是一种特殊的维度——指标维），这样行列的两个维就组成了最常见的二维表。二维表可以进行扩展，进而展现更加丰富的维度：

如上图就是典型的基于表格的多维度交叉分析的布局，在行列中分层次放置多个维度，如果我们只显示一个指标，那么这里的指标维就没有显示的必要了。其实Excel的数据透视表（Pivot Table）就是交叉分析的利器，我在数据的报表和报告这篇文章中提到过数据透视表，这里还是基于那篇文章截图的原始数据，如果我们将各维度按照上面的布局形式进行展现的话，会是怎么样的效果：

看起来还不错，显示的信息非常丰富，左边包含了以天为单位时间维和产品维，可以使用展开按钮进行汇总和展开，就像是细分的操作；上面的表头部分分两层罗列了地域维和指标维，Excel的透视表提供了丰富的设置，默认展现基于各个维度的汇总数据，让我们可以从“总-分”的角度观察数据，这对数据分析非常有用。假如我们使用上面的透视表进行交叉分析发现数据是否存在异常？

使用从总体到细节的分析方法，首先可以从查看每天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。

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