从图中可以看到，如果只是简单地将每天的网站用户数以柱状图的形式显示，由于数据每天的上下波动，我们不易直接观察得到数据的变化趋势，所以需要借助趋势线。

　　当添加线性趋势线后，结果就会清晰很多，黄色虚线保持上扬状态，所以网站的用户数”可能”(趋势线是以拟合的方式计算得到的，它只能保证当前数据近似的变化趋势，可能存在偏差)保持上涨的趋势。

　　四、如何满足运营部门需求

　　1、运营部门关注的数据

　　运营部门关注的数据有比较多，比如：电子商务网站的订单数、销售额、访问量等；应用型网站的注册用户数、活跃用户数、留存率等。

　　相比其它部门，运营部门需要看的数据多而且需要时时监控，所以我们需要给运营部门建立可以监控数据和提供数据预警的系统，以满足他们的运营需求。

　　2、运营部门操作案例

　　其实，前面介绍的同比和环比的方法已经为我们提供了基础思路，我们可以使用同比环比监控法来监控数据，如下图所示。

　　图中所示的是某电子商务网站每天的订单量数据，从图中可以得出2点信息：

　　订单量明显有周期性波动，周末的数值要比周中高出不少，这表明用户喜欢在周末的时候在这个网站进行消费；

　　表中同时给出了订单量的周同比和环比的增长率，借助 Excel的”条件格式”功能，同比和环比增长率高于15%的数据被标绿，低于-15%的数据被标红。

　　那么，你能从这个表格中发现哪几天的数据出现了异常吗?

　　因为订单量保持增长，从周的同比增长率来看大概在8%上下，其中周一和周六的环比增长都被着色了，因为周一环比周日的数据会有较大下降，周六环比周五的数据会有较大提升，这并非异常，可以排除。

　　其实只要注意观察就能发现异常，我们发现同比和环比增长两个同时被标红或标绿的日期（第1周的周二和第2周的周三），而第1周的周三和第2周的周二是由于第1周的周二的数据异常引发的后续反应。

　　通过同比和环比的组合监控来发现数据的问题，可以排除数据增长和周期性波动的干扰，借助条件格式可以让结果更加直观。

　　3、运营预警系统

　　基于上面介绍的几种数据监控的方法，我们可以建立一套自动的预警系统。如果指标的降幅或者涨幅超过正常范围(可以设定一个合理的阐值)，就向你的邮箱发送报警邮件，这无疑可以减少很多运营工作，而这也是运营部门的一个需求。