消費者的需求量看似變化不大，但每日交易量卻不太穩定，在角度數據資料庫發現這樣一張線圖，這張圖表表示某件商品 180 天銷售數量的日線圖，橫軸代表著時間(日期)，縱軸代表商品的銷售數量(個、包)，在180 天銷售量很平均的分佈在觀察的每一天，雖然每日的成交量有著一定幅度的變動，但卻沒有集中在某些特定的日子，如果大環境的需求曲線的分布狀況呈現圖表的發展趨勢，觀察家應該要採取什麼動作呢？下一個 180 天也會出現這樣的循環嗎？
觀察家知道人工智慧吸引人的地方就是整理、理解與預測，從文件中提取重要訊息做成摘要，從問答中理解觀察家的需求，從雜亂無章的數據中找出規律，預測下一個周期可能發生的各種狀況。角度數據一直站在消費市場觀察市場的變化，許多的市場變化都是行銷人員設計後的結果，觀察市場商品銷售的變化，可能只是在拆解競爭對手使用的手法，並判斷這個手法是否可以使用在自己的商品上？
角度數據經常提同時購、經常提消費周期、經常觀察銷售曲線，可以幫助經營者取得有效資源的線索。早在 2018 年，角度數據已經分析出麥當勞是靠飲料賺錢的手法，麥當勞得商品文中指出，漢堡與薯條不是麥當勞的主力商品，甚至可以免費送給消費者吃，可是依然觀察家質疑：麥當勞廣告的時候卻還是廣告著漢堡與薯條，不是可樂。理由是原因漢堡與薯條比可樂便宜，甚至可以免費或者買一送一，所以選擇免費的商品做為廣告素材吸引消費者，而可樂、甜點是麥當勞經營者眼中真正的金雞母。角度數據有很多數據資料的觀察，從價格、數量與銷售狀況，推敲出成功企業之所以成為龍頭的真正原因。
