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String 面向市场，运营，数据分析组
当下：
为了更好的理解市场，产品，和用户，企业各部门都在努力寻求各种类型的数据，尝试深挖用户需求，洞察用户行为。渐渐的，越来越多的数据囤积在企业内部，分析也变得越来越复杂起来。原本几个数据维度，几十个数据维度能解释的问题，现在变成了几百个，甚至几万个数据维度；原本几页数据报表，几张数据仪表盘就能分析出来的变化趋势，现在需要几十页数据报表，几十个数据仪表盘。
企业越是精细化经营，越是需要问大量的，深入的，临时的，特别的 （Ad-hoc) ，业务细节的问题。这些 Ad-hoc 的问题一个个看起来好像解决起来并不困难，但是都是那么的直击业务核心，对时效性要求特别高。
需求的截止日期，不再是月底需要，这周需要，而是今天上午前需要，一个小时内需要，甚至马上需要，对，就是马上需要！ 对于这块新增的 Ad-hoc 业务分析需求，传统的，需要较长时间整理，设计的数据报表，数据仪表盘，已经不能再满足各业务部门的即席需求。
问题：
海量的，跨部门的，临时的，特别的 （Ad-hoc）分析需求，意味着数据分析组，将耗费大量的分析时间在那些，重复的，乏味的，“剥洋葱”式的分析工作上，一层又一层去拨数据仪表盘上的信息，直到找到问题的根本原因。
虽然数据组使用了大量的算力去处理海量的Ad-hoc 分析需求，但是还是不能完全满足市场组，运营组对于数据分析的速度和精度要求。
或是等到数据组终于把根本问题找出来了，但是此时市场组，运营组，可能已经不需要这个数据信息了；或是数据组刚刚提供了分析结果，但是此时市场组，运营组已经更改了分析需求，分析组需要马上重新”拨“一遍类似的仪表盘；或是数据组新来的分析师，理解错了分析需求，用错了分析模型，只好重新来过，白白花了几个小时的分析算力，企业跨部门沟通成本实在太高了。
解决：
企业需要去寻求一个高效的解决方案，释放分析组更多的数据分析能力和算力，以及赋能贴合业务的市场以及运营部门。让分析组去聚焦更难的，更硬核的分析问题；让业务组有能力迅速解决那些Ad-hoc的分析问题，降低沟通成本以及等待分析结果的机会成本。
业务组能够及时的回答这类Ad-hoc 分析问题：某某广告渠道数据突然下跌了，什么原因，怎么调整投放比例？某某直播带货主播的销量数据，在这个时段迅速上升，什么原因，怎么加码冲刺？某某平台的今日日活为什么这么低？为什么在某某平台用户流失这么严重？
为了达到这个效果，企业需要一套自动化的增强分析工具，它能快速理解业务组分析需求，及时回答来自业务组提出的海量的，跨部门的，临时的，特别的 （Ad-hoc）业务分析问题。
String 方案：
简单快速
String 帮助业务人员用中文，无需编程学习，在一个搜索框里，轻松完成对业务数据，关键KPI的提问。分析时间从此从几天至数周骤减至几分钟甚至几秒，分析反馈提速至少1000倍！因String 释放的数据分析组压力和算力，赋能业务人员秒级拿到数据反馈，使得问题得以及时解决。
全面精准
String 增强数据分析工具，依托精准的AI大数据计算，自动化的特征工程，和适应超高维的特征筛查算法，对你的数据中动辄上万的因子进行全面检验，检测数百万种不同的可能性，秒级反馈，找到商业指标变化的最根本原因。String 能够准确理解分析问题，无需依托行业知识，全面计算问题因子的所有排列组合可能性，真正做到精准提供分析结果。
市场组，运营组，分析组最常关心的指标 - String 帮你轻松锁定
市场组
运营组
客户获取成本 （CAC)
客户转化率（Conversion Rate）
客户生命周期 （CLV)
客户每日活跃 （DAU)
平均客单价 （AOV）
客户流失率 （Churn Rate）
续费率（Renewal Rate）
客户留存率 （Retention）
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