文档介绍：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,如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。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