企業の発見と識別： ティッカーシンボルまたは企業名を使用して、Daloopa のデータベースにある 3,500 社以上の公開企業から企業を検索します。検索は名前のバリエーションを処理し、正しいエンティティに自動的にマッチします。

財務メトリクスの発見： ストリーミングサービスの購読者数や半導体のウェーハ出荷数など、標準的な財務諸表と企業固有の KPI を含む、任意の企業で利用可能なすべてのデータシリーズを探索します。これにより、標準的な項目を超えた独自の運用メトリクスが明らかになります。

履歴データの取得： カスタム期間にわたって特定の財務基礎データにアクセスします。ほとんどの企業は 10 年以上のデータを保有しています。個別の四半期、通年、または柔軟な分析のための任意の組み合わせをリクエストできます。

ソースにリンクされたデータポイント： すべての財務値には、SEC 提出書類または投資家向け資料内の正確な場所へのハイパーリンクが含まれており、完全な透明性と監査証跡を提供します。

柔軟な期間選択： 四半期または年の任意の組み合わせのデータをリクエストして、四半期ごとの比較、前年同期比分析、または分析ニーズに合わせたカスタム期間選択を実現します。

粒度の高いメトリクスアクセス： セグメント別収益の内訳や運転資本コンポーネントなどの特定の項目にアクセスでき、財務諸表全体を取得する必要がありません。

複数企業の比較： 複数の企業のメトリクスを取得し、収益成長率、マージン、その他の KPI を並べて示す比較表を作成して、相対的なパフォーマンスを特定します。

トレンド分析の構築： 複数の期間にわたってデータを取得して成長率を計算し、パターンを特定し、企業パフォーマンスの加速または減速の時期を強調します。

カスタムメトリクスの計算： 生の財務データを使用してフリーキャッシュフロー転換率や投下資本利益率などの派生メトリクスを計算し、分析フレームワークに合わせた計算を作成します。

データ品質の検証： ソースリンクを使用して特定の提出書類の場所を参照し、異常な数値の検証や元の文書からの説明との矛盾の調整を支援します。

決算分析の自動化： リリース後、最新の結果を取得して過去の期間と比較し、差異を計算して、主要な変更の構造化分析を提示します。

不慣れな企業のメトリクス発見： まず新しい企業で利用可能なメトリクスを探索し、次に最も関連性の高い KPI を取得します。これは、異なるパフォーマンス指標を持つ不慣れなセクターを分析する場合に特に有用です。