KPI看板（企业版）
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KPI看板可以帮助业务负责人在 GrowingIO 平台上监控 KPI 数据，判断 KPI 是否符合预期。若数据与预期不符，用户可以借助维度拆解和下钻，迅速找到影响KPI表现的原因。
您可以将您的 KPI 放在 KPI 看板上，一站式获得KPI所有信息，避免KPI分散在各处。每一个KPI看板可以创建 8 个KPI指标，您可以把对您的组织最重要的KPI 放在一个看板里，对核心指标一览无余。
以某电商公司 KPI 看板为例子：
我们将销售量，销售额，用户量，复购，转发等放在KPI看板。您打开KPI看板后，借助 大数字图，所有核心指标表现一览无余，帮您迅速了解整体表现和有异常的 KPI。比如，我们可以看到 复购这个KPI出现了问题。同比出现了超过20%的下降。
首先要确定什么是你的KPI，其次确定要通过哪些维度去监控拆解KPI。（ 如果已经进行了对KPI的规划和实施，此步骤可以忽略 ）
若购买成功是你的核心KPI，你会通过 商品品类，渠道，会员等级去监控购买。那么你可以设置购买成功为自定义事件，用商品品类，渠道，会员等级为变量。
将这些数据上传给 GrowingIO之后，即可借助以下步骤看到这个KPI对应的数据。（详情：事件和变量的上传）
您需要创建每一个需要监控的KPI，形成KPI 单图。
如图所示：
参数
说明
标题
我们默认用了事件名称来指代标题，您可以通过KPI单图右上角的操作按钮进行编辑。建议标题设置一定要简单明了，所有人看到标题后就能明白它的业务含义。
时间范围
考察KPI的范围，一般情况下公司用今天、本周、本月来看KPI的表现。
同比
同比是一个业务概念，是基于业务周期的定义。
对比规则：本周比上周、本月比上月、今年比去年。
如果今天是周三，那么本周比上周就是本周一二三的数据比上周一二三的数据。
环比
定义为这个N天比上个N天。
比如：今天比昨天，过去7天的数据比过去8~14天数据，环比更关注业务的连续性。
目标
给予所选时间范围和粒度的目标。比如本周目标，本月目标等。对于所选时间范围和粒度的KPI您可以设定对应的目标。
注：当所选时间范围发生变化时，目标需要重新填写。
目标完成率
实际KPI表现/目标值，您可以借助目标完成率来追踪进程是否符合预期。
创建过程：
创建 KPI：
1.你可以选择时间范围，选择 今天 本周 本月 来监测 KPI 指标的时间范围。
若您选择今天可以看到今天的小时级别数据，如果你对某一个指标的关注度是每小时都会看一看，或者每半天都会看一下，建议选择 今天。
若您选择本周您可以看到本周的天级别数据（不包括今天）如果你对某一个指标的关注度是天都会看一看，周末会做一个总结报告，建议选择本周。
若您选择本月，您可以看到本月天级别的KPI数据，（不包括今天）如果你对某一个指标的关注度是每天或者周都会看一看，月会做一个总结报告，建议选择本月。
2 选择KPI
KPI 由 事件，事件的度量方式（人 次 人均）和 过滤条件构成，以下指标都可以是 KPI
那么 购买人数， 购买次数 ，平均购买次数， 购买金额，手机购买量 等都可以成为选项。
他可以借助事件 “购”买， “购买”事件的度量方式 人， 次， 人均， 事件的变量：金额，品类等组合构成。
保存完毕后获得如下图：
您可以设置目标人群，以便于了解特殊人群的KPI表现，如重新购买，新注册等。
点击KPI单图右上角，可以进入编辑页面，在编辑页面，您可以在目标用户选择想要监控的用户群体，如全部登录用户、全部购买用户、新购买用户等。
您可以对KPI设置目标，即使观察目标进度是否符合预期。
设置完毕后，你可以在右下角看到KPI的完成率情况，以便于您判断现在的进度是否符合预期和及时调整方案策略。
您可以看到不同周期，粒度下的KPI数据。
借助GrowingIO提供的时间范围和粒度我们可以对一个KPI看板今天、本周、本月的数据以便于了解每天、每周、每月的KPI表现情况。
同时我们可以看到的小时级别、天、周、月级别的数据，以满足不同业务场景的用户需求场景。
您可以借助时间选择器，查看相同周期下的不同KPI表现。适合做周月数据汇总分析的场景。
您可以借助和历史数据的对比，快速定位问题。
您可以借助GrowingIO提供的数据权限功能，对KPI看板进行分享，将KPI分享给你的团队、下属或领导。
当你发现KPI符合预期，直接关闭看板，如果不符合预期，点击KPI单图进入KPI详情页，这个页面帮助你快速找到数据波动的原因。
KPI详情页构成：
粒度选择：根据您的业务周期和频次，您可以设置不同粒度的 KPI，可以按照小时， 天， 周或者月查看。
时间范围选择：您可以调整时间范围，以便于考察KPI在不同时间范围的表现。
时间对比： 默认 本周 本月 提供同比，过去N天默认提供环比的对比，您也可以选择其他对比时间。
趋势：趋势线图，帮助您监测 KPI 趋势与波动状况。
洞察：基于您关注的业务维度，直接呈现 KPI 变化的主要影响因子。
拆解：您可以按照业务维度对您的KPI进行拆解，找到 KPI 变化的影响因子。
变化量：提供不同业务维度下的数据变化量，并默认按照绝对值从大到小排列。
变化率：提供不同业务维度下的数据变化率。
下钻：可以根据您的业务思路，不断拆解下钻找到最小粒度的原因。
在这个页面：您可以借助KPI的微幅拆解功能，快速定位KPI波动的影响因子。默认按照变化量的绝对值排序，以便于呈现出最重要的影响因子。
您可以借助下钻能力，层层深入，找到那个可以干预的抓手。
您可以借助GrowingIO的洞察模块，快速理解导致数据波动的核心原因。
注：KPI 作为核心业务指标，需要通过业务维度对其进行拆解，同时对数据的准确性稳定性有较高的要求，我们更建议您采用埋点指标。埋点指标请参考。
