这种用户获取结构是僵化的，不允许进行编辑。然而，可用报告的数量让许多用户变得懒惰。每个人都知道在哪里、发生了什么。我们根本没有看到需要构建专用的仪表板。在 中情况完全不同。在这里，我们对报告的外观进行了完全个性化，并且我们没有这样的封闭结构。然而，当我们深入分析和计算数据时，我们无法避免外部报告工具。 尽管存在缺陷和局限性， 仍然是一种非常先进的分析工具。让我们仔细看看它最有趣的功能。 最重要的功能 有几个有趣的解决方案，专门用于进行高级数据分析。在 的关键功能中，值得一提的是机器学习的使用、调试模式、高级分割、数据建模、与 的挖掘。
集成以及全新的功能 数据
调试模式 对于任何想题的人来说， 的调试模式是一项非常宝贵的功能。它是评估 实施、事件及其参数正确性的宝贵工具。借助与 跟踪代码管理器的合作， 能够在错误影响数据质量之前有效检测到错误。 中的调试模式 中的细分 中的细分允许对不同用 印度 Whatsapp 数据 户组的行为进行详细分析。借助此功能，我们可以将数据分成多个部分并分别进行分析，从而可以更深入地了解网站流量。 中的细分功能不仅允许您根据细分创建受众群体（如 一样），还允许您在将用户成事件。这项创新增加了在 中使用数据的可能性，提供对用户行为的更详细的了解。
分配到给定细分时自动生
在 中创建细分 在 中创建细分 比较 和 中的细分 和 中的片段比较 不幸的是，分段只能从数据挖掘级别获得。在标准报告中，我们只有通过应用过滤器创建比较的功能。然而，报告中的比较所提供的信息远少于勘探中的部分。您可以通过 邮寄数据专业版 创建收件人来使用报告中分段的可能性。然后将创建的收件人组设置为过滤器。报告相对于挖掘的主要优势是缺乏数据采样。事实证明，分析师在从报告中细分数据的过程中使用了受众列表。 查看报告并进行比较 归因建模 对转化归因进行了重大更改。首先，我们可以在整个账户级别设置任意归因模型。
