目标：及时发现核心指标的异常波动，高效扫描，节省人工成本；定位异常原因，并为业务运营策略、交付执行改进提供抓手；思路：分别从事的维度和人的维度出发，即满足策略方向又满足执行能力，逐步拆解下钻各维度作为监控的核心指标，并进行初步归因，归因主要监控指标的组成部分和受影响因素。举个【接通率】的例子通过接起率不达标的SKU，不达标是由于接起量的下降或进线量的上涨导致，如果是接起量下降说明是交付的问题，如果

例如想要提升用户的访问时长，我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因，20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等，那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，获得不同的用户组，从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。通过同期群分析，我们可以发现9月份和10月份新增用户的留存用户是相同的，那么9月份的留存率更高，从用户质量角度考虑

确定后，可能输出的没有预测数据，也可能输出差异大的预测数据， 需注意，将方法这里多尝试几次，做切换，从专家切到ARIMA，从ARIMA切到专家，调整季节值等，多调试几次，就能输出预测数据。保存：这里需注意变量名前缀，预测需以字母开头。分析-时间序列预测-创建传统模型；方法：ARIMA，条件：000。

简单方法邦德系数 邦德系数=范围平均值,如果邦德系数0.70,则表示波动太大。

如果存在两个或更多的自变量 ，�1，�2... ，那么这些自变量必须位于相邻列，整体作为 LINEST 函数 的参数。例如，下图 F2 输入自变量 �2 ，G2 输入自变量 �1 ，H2 输入常量 1，单元格 I2 代表计算的预测值。实际应用时，对于给定的多个自变量(x) ，放在相邻单元格中，同时最后单元格输入 1。实际应用时，对于给定的自变量(x) ，一般放在单元格中，同时相邻单元格输入 1。如