1 × 30 × 20 × 32 = 19200
而我們在構建多維模子的時辰良多維度中包含的數據量絕對不像膳縵沔例舉的那么小，想象一下網站的商品或者頁面的數目可能是成百上千甚至成千上萬的，那么一旦以倍乘的形式擴展之后，數據量就會一會兒劇增。雖然豐碩的多維立方能夠給剖析帶來便當，但也同時給數據的存儲和發芽帶來的壓力。
所以，加倍豐碩和矯捷的剖析需求的實現基于加倍復雜的多維模子或者數據立方，同時會帶來更年夜的系統開銷。Google Analytics很好地權衡了矯捷的數據剖析與復雜數據模子之間的關系，這也是Google Analytics強年夜功能的根基保障，GA的高級細分(Advanced Segments)和自界說Dashboard是其他同類免費網站剖析工具所無法對比的，這也恰是為侍趵硪們將GA劃分到網站數據剖析工具，而其他的年夜部門只能算作網站數據統計工具的原因。而GA恰是基于其構建的強年夜的底層數據模子和高效的數據計較和響應能力，使良多剖析功能可以獲得擴展，其中良多就涉及交叉剖析，這里截圖了其中的兩個功能，Secondary Dimension和Pivot：
Google Analytics新版本增添了良多令人心動的功能，Secondary dimension的功能年夜老版本獲得了延續，上圖在Content模塊的Page報表中選擇了流量來歷作為第二維度，這樣我們就可以查看每個頁面的流量是年夜何而來，每個流量來歷在該頁面的數據默示，同時可能還可以發現一些有趣的現象，好比某些頁面的流量根基都是一個來歷帶來的，好比我的博客的某些文章根基都是經由過程搜索引擎進來的，而此外一些文章根基經由過程直接流量帶來。
在GA的各類報表中可以在右上角選擇揭示的形式，最后的一種就是Pivot，Pivot的形式對表格的表頭進行了擴展，可以分條理放置此外的維度，如上圖仍是使用了頁面與流量來歷的交叉，將Source維度放到了指標的上方。同時GA撐持在兩個維度的基本上最多選擇兩個懷抱Metric，我這里選擇了Pageviews和Bounce Rate，來權衡每個頁面中各類流量來歷所帶來的“量”和“質”，同樣對于剖析很是有價值。
多維的交叉剖析我們在日常中潛移默化地經常會用到，交叉剖析對于問題的排查和定位額外有用，所以我們需要設法子用更好的形式去揭示數據，以便于更有利于進行交叉剖析，其拭魅這里介紹的透視表的體例是最常用的，也是斗勁好用的，但這類體例太少，不知道巨匠有沒有其他加倍有用的交叉闡成長現體例。
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原文：http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/cross-analysis/
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