每日特征变化报表 daily-trait-variation-report

此报表返回的特征列表在选定日期之前的30天内已实现至少10,000次，并且在同一时间间隔内的任一方向上的标准偏差大于或等于1.7。 报表可帮助您评估某个特征中独特用户的展示次数在一段时间内的波动情况。

标准偏差测量与平均值（或平均值/预期值）之间的偏差或分散程度。 较低的标准偏差表示数据点往往非常接近平均值。 高标准偏差表示数据点分布于大量值中。

使用Date列表为您的报告选择一个或多个日期。 以颜色编码的条形图显示在列表底部，该图表以可视化形式表示所有选定日期中所有特征的标准偏差范围。 黑色的垂直线表示平均值。

中间列包含由Trait ID和Trait Name标识的特征列表。 单击任意特征可访问弹出对话框，您可以从以下选项中进行选择：

Standard Deviation列显示颜色编码的条形图，这些条形图显示所选间隔内每个特征的标准偏差。 红色条表示具有负标准偏差（数据点往往低于平均值）的特征。 绿色条表示具有正标准偏差（数据点倾向于高于平均值）的特征。 将鼠标悬停在任何栏上会显示一个弹出对话框，其中包含更多信息和用于保留或排除该特征并查看更多信息的选项。

图标显示在报表底部，通过图标，可导出各种格式的数据，还原可能对报表所做的任何更改（例如排除特征），启用或禁用自动更新，以及刷新报表数据。 请参阅说明的报告图标和工具。

用例 use-cases

示例#1：在您具有季节性级别较高的特征的情况下，此报表可能非常有用。 例如，假设您的在线商店正在测试各种类型和价格的季节性促销。 您在Audience Manager中定义了以下特征：

假设您在12月20日运行了Daily Trait Variation报表，并且您注意到过去30天内上述特征出现了稳定的正偏差。 这可能表明您的访客正在寻找您的季节性促销活动中提到的产品。 要利用此趋势，您可以投入更多精力针对特定产品类别的创意内容，定位对创意内容感兴趣的访客。

示例#2：此报表可帮助您识别与标记问题或特征配置错误相关的定位异常。 假设您已根据在线商店的类别定义了以下特征：

由于商店的重新配置，您将根据品牌名称将智能手机页面拆分为多个页面。 但是，您忘记更新Audience Manager中定义的特征。

一个月后，您运行了Daily Trait Variation报表，并根据网站分析发现，尽管您的访客数量有所增加，但productPage == "smartphones"特征仍存在较大的负偏差。 根据此信息，您意识到尚未为新的产品页面更新Audience Manager中的特征，因此您需要创建以下特征：

执行此操作后，您将看到受众符合新创建特征的条件。