报告和探索都可以深入挖掘您的网站和应用数据，提供富有实用价值的分析洞见。通常情况下，它们包含的数据是相同的。但有时候，您会看到两者的数据之间存在差异。出现这些差异属于正常情况，造成差异的具体原因请见下文。
报告和探索支持不同的字段
报告和探索旨在以不同粒度级别为您提供各种数据视图。例如，探索可能不支持报告中的某些维度和指标。当您在探索中打开的报告包含不受支持的字段时，系统在探索过程中会放弃这些字段。如果报告根据不受支持的字段显示了可视化图表（例如，显示了不受支持指标的折线图），那么最终的探索结果中将不会显示该图表。
过滤功能在报告和探索中的运作方式不同
在探索中，您可以使用过滤器选择匹配类型（例如“包含”“完全匹配”或“开头为”），并且所用表达式区分大小写。
在报告中，搜索功能充当使用“包含”匹配类型的过滤器，并且不区分大小写。请注意，这是指位于可视化图表和包含一系列维度的数据表格之间的搜索框，而不是 Google Analytics（分析）界面顶部的搜索字段，也不是添加过滤条件按钮。
细分与比较项之间的差异
报告中的比较项可以使用不受探索支持的字段。对于您在探索中打开的报告，其中的比较项会转换为细分，并且比较项中任何不受支持的指标或维度都不会包含在探索生成的细分中。这会对细分中包含或排除的数据产生影响。
日期差异
探索中的日期范围受限于媒体资源的数据保留设置。如果您创建的报告的日期范围超出了在用户级和事件级数据保留设置中指定的时间范围，并且您在探索中打开了这个报告，系统将不会在其中纳入数据保留设置所指定时间范围之前的数据。
用户数较少
如果您在指定日期范围内的用户数较少，报告或探索中可能不会显示某些数据。应用最低数据量是为了防止查看报告或探索的人根据受众特征、兴趣或数据中存在的其他信号推断出具体用户的身份。
详细了解最低数据量。
使用行为建模时产生的差异
如果启用了意见征求模式的行为建模，您可能会发现标准报告和探索之间的数据存在细微差异。行为建模利用机器学习技术，根据同意使用 Google Analytics（分析）Cookie 的用户的行为来建模分析拒绝使用 Google Analytics（分析）Cookie 的类似用户的行为。启用行为建模后，机器学习算法会处理两个不同的数据集，即用于报告的汇总表格以及用于探索的原始事件级和用户级数据。这两个数据集在结构上的差异可能会导致报告和探索之间根据模型估算的数据略有不同。随着数据中所代表的拒绝使用 Google Analytics（分析）Cookie 的用户数量增加，出现差异的概率也会增加。
处理时间差异
Google Analytics（分析）中的数据来自多个不同的系统，所需的处理时间可能不同。您可能会发现，您在过去 48 小时内进行的查询结果可能会略有不同，数据处理时间的差异正是导致这些不同的原因。