Могу ещё предложить факторный анализ, когда вы смотрите показатель и понимаете, что на него влияет (например на выручку влияет количество заказов и средний чек), оцениваете вес факторов и понимаете в чем главная причина изменений. Потом просто такой факторный анализ для своих разрезов автоматизируете, чтобы скриптики работали и всегда будете видеть где основная боль.
Простите, зацепился глаз за фразу про факторный анализ. Но ведь насколько я понимаю, факторный анализ – это же в первую очередь способ снижения размерности данных и силы взаимосвязи переменных. То есть он может понять какие переменные стоит впихивать в регрессионную модель, а какие нет (например, чтобы избежать излишнего вздутия регрессионной модели или избежать гомоскедастичности), но строить модель на самих факторах, мне кажется очень рискованно, поскольку для этого устойчивость факторов должна быть чрезвычайно высока. Я, конечно с соседней полянки и больше про смыслы, а не про raw data и могу не понимать специфику, поэтому и хотелось бы прояснить.
P.S. Рассматриваю варианты, 10 лет в количественном market research, хороший SPSS, R на базовом уровне.