分析通过学习和了解网站的基础指标，也许我们已经可以做出一些报表了，每张报表都包含了一定的基础指标，如果只是将这些基础报表开放给数据的消费者，也许会招来很多抱怨，我们可以通过问卷调查（Survey）的方式来了解用户抱怨的原因到底有哪些，假如问卷最终收集的信息 总结得到如下的几个重要反馈：

  上面都是数据的消费者，并且对当前提供的报表数据有诸多的不满，他们的反馈反映了目前提供的数据的一些缺陷和不足，也是他们的主要分析需求的体现，下面就来逐一解决这些问题。

1 同比、环比、定基
  比公司的决策层希望看到一些关键的汇总数据，他们很少会按天去查看数据，他们更关心的是关键指标在月度和季度中的表现情况，同时他们必须掌握这些关键指标的变化趋势，从而明确公司整体层面业绩的表现，所以他们要的不只是本月的数据，他们会结合上月和去年的数据一起分析，于是在这里引入同比、环比和定基比的方法再合适不过了。

  一个网站或者一个公司的发展一般都会定一个基点，从这个时间点开始公司开始走向成熟，运营步入正轨，那么之后统计的一些指标一般会以这个点的数据作为一个比较基准来考核之后公司的发展速度，这个就是定基比的基本思想。而同比和环比是接触较多的概念，环比通过与前一期数据的对比反映当前发展趋势，而同比则是前后两个发展周期之间相同时间点的比较，反映的是周期性的发展变化，比如年、季、月、周等。如图3-4所示，可以来看一下同比、环比和定基比增长率的计算方法。

  同比增长率是为了消除数据周期性波动的影响，将本周期内的数据与上一周期中相同时间点的数据进行比较。
2 趋势线拟合
  使用同比、环比增长率的方法解决了决策层分析数据的抱怨，让他们可以明确地观察关键指标总体的变化趋势，决策层对展示的结果非常满意。同比、环比和定基比都是属于趋势分析的范畴，接下来要介绍的是另外一种趋势分析的方法——趋势线，重点解决产品方的抱怨。
  产品方更加关注的是产品用户数量的变化，用户量能够从一定程度上体现产品在设计和用户体验上的优劣，他们观察的数据更多是按天统计的用户数，因为他们需要掌控产品的当前表现，尤其是新发布的产品。但是，每天的用户数因为受到诸多因素的干扰，会存在较大的波动，而数据的频繁波动会对数据分析产生干扰，使数据无法表现出真正的变化趋势，所以我们需要消除或者减少这些频繁波动的干扰。数据的趋势线就是使用拟合技术来表现数据大体的变化趋势的一种技术，常见的趋势线包括指数趋势线、对数趋势线和线性趋势线，根据数据变化的特点可以选择合适的趋势线对数据进行拟合。

  添加数据的趋势线并不难，我们不需要自己去套用公式计算绘制，借助Excel可以直接添加各类趋势线，目前Excel 2010中支持的趋势线如图3-6所示。

3 移动均值
  上面介绍的线性、指数、对数趋势线对于一些变化趋势相对比较规律的数据而言具有很好的拟合度，但其实对于很多网站而言，网站指标的变化趋势在长期来看并不可能一直保持有规律，会受很多内外部因素的影响，所以这个时候使用移动均值来把握数据的趋势会更加准确。