多維度數據分析是怎麼做的

A. excel如何製作多維度圖表

excel製作多維度圖表

製作步驟：

1、適當調整數據；

2、使據生成 柱狀圖，如果數對就下；

3、將柱狀圖中對應效益的數據點擊柱狀，然後滑鼠右鍵「更改系列圖表類型」然後選擇 「折線圖」，重復此步驟將3組效益數據都改為 折線圖；

4、獲得的效果如右圖，然後再修飾，調整顏色、圖例、標簽等。

大家都聽過「數據可視化」，也知道要用直觀的圖表讓受眾理解復雜多變的數據。但不同日期維度不同地域維度的數值對比，往往一張數據圖表並不能直觀地展示效果，又不想直接用表格呈現一「坨」數據。結果很多人花了大力氣做可視化圖表，卻沒達到想要的效果。 然而有了多維動態數據分析，分析圖表不再只有一個分析視角，也不再僅僅服務於具體某個人，而是服務於所有瀏覽者。所有打開這張圖表的瀏覽者，都能夠從自身分析視角出發去做更具個性化、更符合自身分析需求的自助式數據分析。並且一開始的創建者也可以根據瀏覽者級別不同，給瀏覽者不同的許可權。

B. 電商怎麼做數據分析

電商數據分析的常用方法有：邏輯樹分析法；PEST分析法；多維度拆解法；對比分析法；假設檢驗分析法。

1、邏輯樹分析：邏輯樹分析法的目的是把復雜的問題變簡單，即把一個問題當成樹干，然後找出所有充當樹枝的子問題，並以此類推，逐步找到一個個具體而直接的子問題，從而找到解決復雜問題的方法。

2、PEST分析法：用於做行業分析，是通過政治Politics，經濟Economy，社會Society和技術Technology四個因素來分析宏觀環境的方法，其應用領域有公司戰略規劃，市場經營規劃，產品發展規劃，撰寫研究報告等。

3、多維度拆解法：目的是從多個維度思考問題，即從多個角度出發，把一個復雜問題拆解成多個簡單的子問題去解決，其把問題整體拆解成多個部分，通過對比可以看出不同整體之間部分的差異。

4、對比分析法：通過對比找差異，從而追蹤業務是否存在問題的方法。使用對比分析法，要搞清楚兩個問題，一是和誰比，二是如何比。

5、假設檢驗分析法：歸因分析，即分析問題發生的原因，其底層邏輯是邏輯推理，分為3個步驟，分別是：提出假設，收集證據，得出結論。

C. 怎麼做多維度數據分析

第一步：先對業務明裡、暗裡提出的說法做分類

對每一類問題，構建分析假設，把業務理由轉化為數據邏輯，拿數據說話。

第二步：優先排除借口

讓大家把精力集中在。往往借口產生於：宏觀因素、外部因素、隊友因素。所以在這里，關鍵是證偽。只要能推翻他們的逃跑借口就行。證偽最好用的辦法就是舉例法，同樣是下雨，為什麼別人就抗的住。同樣是流量難搞，為啥別的業務線能持續增長。

第三步：解決白犀牛，剔除明顯的重大影響

比如監管政策、公司戰略、重大外部環境等等因素，確實會對企業經營起到重大作用，並且這些因素是普通小員工只能接受，不能改變的。但是!這種重大因素表現在數據上，有嚴格的要求。

第四步：解決黑天鵝，剔除明顯突發事件

如果發生的真是突發事件，很容易找到問題源頭。正向的：促銷活動，某群體用戶騷動，新產品上線負向的：惡劣天氣，突發事件，系統宕機。因此先排除單次突發問題，找清楚一點原因以後，再追溯之前的情況，就容易說清楚。

第五步：按分工鎖定問題點再談細節

解決了大問題以後，想討論更細節的問題就得鎖定部門，先定人再談計劃。之前已有分享，這里就不贅述了。

第六步：鎖定細節問題

請注意，即使聚焦到一個部門的一個行動，還是很難扯清楚：到底是什麼業務上原因導致的問題。因為本身業務上的事就是各種因素相互交織很難扯清。

D. 多維度數據分析該如何做

第一步：先對業務明裡、暗裡提出的說法做分類

對每一類問題，構建分析假設，把業務理由轉化為數據邏輯，拿數據說話。

第二步：優先排除借口

讓大家把精力集中在。往往借口產生於：宏觀因素、外部因素、隊友因素。所以在這里，關鍵是證偽。只要能推翻他們的逃跑借口就行。證偽最好用的辦法就是舉例法，同樣是下雨，為什麼別人就抗的住。同樣是流量難搞，為啥別的業務線能持續增長?

第三步，解決白犀牛，剔除明顯的重大影響

比如監管政策、公司戰略、重大外部環境等等因素，確實會對企業經營起到重大作用，並且這些因素是普通小員工只能接受，不能改變的。但是!這種重大因素表現在數據上，有嚴格的要求。

第四步：解決黑天鵝，剔除明顯突發事件

如果發生的真是突發事件，很容易找到問題源頭。正向的：促銷活動，某群體用戶騷動，新產品上線……負向的：惡劣天氣，突發事件，系統宕機……因此先排除單次突發問題，找清楚一點原因以後，再追溯之前的情況，就容易說清楚。

第五步：按分工鎖定問題點再談細節

解決了大問題以後，想討論更細節的問題就得鎖定部門，先定人再談計劃。之前已有分享，這里就不贅述了。

第六步：鎖定細節問題

請注意，即使聚焦到一個部門的一個行動，還是很難扯清楚：到底是什麼業務上原因導致的問題。因為本身業務上的事就是各種因素相互交織很難扯清。

關於多維度數據分析該如何做的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

E. 數據分析的8個流程與7個常用思路

數據分析的8個流程與7個常用思路
在產品運營過程中，數據分析具有極其重要的戰略意義，是產品優化和產品決策的核心大腦。因此做好數據分析，是產品運營中最重要的環節之一。
那麼如何做好支付的數據分析呢？以下梳理出數據分析的8步流程，以及常見的7種分析思路。新手在啟動數據分析前，最好跟主管或數據經驗較豐富的童鞋確認每一步的分析流程。
一、數據分析八流程：
為什麼分析？
首先，你得知道為什麼分析？弄清楚此次數據分析的目的。比如，這次簡訊方式的數據分析，為什麼要做這個分析。你所有的分析都的圍繞這個為什麼來回答。避免不符合目標反復返工，這個過程會很痛苦。
分析目標是誰？
分析目標是誰？ 要牢記清楚的分析因子，統計維度是訂單，還是用戶，還是金額，還是用戶行為。避免把訂單當用戶算，把用戶當訂單算（上周運營同學真實案例），算出的結果是差別非常大的。
想達到什麼效果？
通過分析各個維度的用戶，訂單，找到真正的問題。例如這次的XX通道的分析，全盤下線，或維持現狀不動，都不符合利益最大化原則。通過分析，找到真正的問題根源，發現用戶精細化運營已經非常必要了。
需要哪些數據？
支付的數據，茫茫大海，數據繁多，用「海」來形容一點都不為過。需要哪些源數據？付費總額，付費人數？新老用戶維度？付費次數？轉移人數？留存率？用戶特徵？畫像？先整理好思路，列一個表。避免數據部門同學今天跑一個數據，明天又跑一個數據，數據部門同學也會比較煩。
如何採集？
直接資料庫調取？或者交給程序猿導出？ 自己寫SQL？運營同學不妨都學一下SQL，自力更生。
如何整理？
整理數據是門技術活。不得不承認EXCEL是個強大工具，數據透視表的熟練使用和技巧，作為支付數據分析必不可少，各種函數和公式也需要略懂一二，避免低效率的數據整理。Spss也是一個非常優秀的數據處理工具，特別在數據量比較大，而且當欄位由特殊字元的時候，比較好用。
如何分析？
整理完畢，如何對數據進行綜合分析，相關分析？這個是很考驗邏輯思維和推理能力的。同時分析推理過程中，需要對產品了如指掌，對用戶很了解，對渠道很熟悉。看似一個簡單的數據分析，其實是各方面能力的體現。首先是技術層面，對數據來源的抽取－轉換－載入原理的理解和認識；其實是全局觀，對季節性、公司等層面的業務有清晰的了解；最後是專業度，對業務的流程、設計等了如指掌。練就數據分析的洪荒之力並非一朝一夕之功，而是在實踐中不斷成長和升華。一個好的數據分析應該以價值為導向，放眼全局、立足業務，用數據來驅動增長。運營同學比較容易聚在某個點上轉圈走不出來。
如何展現和輸出？
數據可視化也是一個學問。如何用合適的圖表表現？每一種圖表的寓意是什麼？下面列舉下常用的8個圖表：
（1）、折線圖：合適用於隨時間而變化的連續數據，例如隨時間收入變化，及增長率變化。
（2）、柱型圖：主要用來表示各組數據之間的差別。主要有二維柱形圖、三維柱形圖、圓柱圖、圓錐圖和棱錐圖。如支付寶與微信覆蓋率差別。
（3）、堆積柱形圖：堆積柱形圖不僅可以顯示同類別中每種數據的大小，還可以顯示總量的大小。例如我們需要表示各個支付方式的人數及總人數時。
（4）、線-柱圖：這種類型的圖不僅可以顯示出同類別的比較，還可以顯示出趨勢情況。
（5）、條形圖：類似於橫向的柱狀圖，和柱狀圖的展示效果相同，主要用於各項類的比較。
（6）、餅圖：主要顯示各項佔比情況。餅圖一般慎用，除非佔比區別非常明顯。因為肉眼對對餅圖的佔比比例分辨並不直觀。而且餅圖的項，一般不要超過6項。6項後建議用柱形圖更為直觀。
（7）、復合餅圖：一般是對某項比例的下一步分析。
（8）、母子餅圖：可直觀地分析項目的組成結構與比重。例如上次簡訊支付能力用戶中，沒有第3方支付能力的用戶，中間有X%比例是沒銀行卡，X%比例是沒微信支付賬號等。
圖表不必太花哨，一個表說一個問題就好。用友好的可視化圖表，節省閱讀者的時間，也是對閱讀者的尊重。
有一些數據，辛辛苦苦做了整理和分析，最後發現對結論輸出是沒有關系的，雖然做了很多工作，但不能為了體現工作量而堆砌數據。
在展現的過程中，請註明數據的來源，時間，指標的說明，公式的演算法，不僅體現數據分析的專業度，更是對報告閱讀者的尊重。
二、數據分析七思路：
簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解產品使用情況。如總流水，總用戶，總成功率，總轉化率。
多維分解
根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如新老用戶、支付方式、游戲維度、產品版本維度、推廣渠道、來源、地區、設備品牌等等維度。
轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有下單率，成功轉化率等。
用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的用戶群組進行分析和比對；數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化產品，提升用戶體驗。例如我們這次對簡訊這類用戶，簡訊里又有第3方和無第3方支付能力的，需要再進行分群的運營。
細查路徑
數據分析可以觀察用戶的行為軌跡，探索用戶與產品的交互過程；進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。例如我們這次對新用戶的運營，也非常有意思。
留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指「新增用戶」在一段時間內「回訪」的比例。通過分析不同用戶群組的留存差異、使用過不同功能用戶的留存差異來找到產品的增長點。
A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同；然後以某種規則（例如用戶體驗、數據指標等）優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後數據分析和不同方案評估。
不單是支付的數據分析，其他的產品運營數據分析流程和思路也一樣適用，只是支付數據相對其他產品而言，維度很多，以及組合的維度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局觀，避免陷入到數據海洋中。

F. 用spss做相關性分析，有六個維度，每個維度下面平均四個問題，怎麼做

可以計算維度平均值，把多個題項合並成一個維度後，再進行相關分析。

針對問卷量表數據，同時幾個題表示一個維度。比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合並成一個維度（影響因素），可以通過SPSSAU的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。

相關分析

G. BI如何實現多維度數據匹配

一、用戶可以根據自己的需要添加合適的緯度由於企業個性的考慮，在做BI系統開發時，設計人員很難考慮到企業所需要的分析緯度。

二、多維度分析時所採用的數據應該一致在對數據進行多維度分析時，為了提高分析結果的准確性，最好其採用的數據是相同的。

三、對於一些特殊事項的考慮在對數據進行多緯度分析時，還需要考慮一些比較特殊的事項。具體的來說，主要是如下幾個方面的內容。一是分析的緯度是空值時該如何處理?如現在需要根據區域來進行匯總分析。可是在銷售原始數據時，有一些紀錄沒有反應區域相關的信息。那麼此時在對數據進行匯總分析時，對於這些緯度為空的值該如何進行考慮呢?根據筆者的了解，不同的BI系統在這方面有不同的考慮。如上圖所示，有些BI系統會在設置窗口中，讓用戶選擇是否將空的值考慮進去。如果不考慮的是，則在數據匯總分析時會加入一個過濾條件，將空值的記錄過濾掉。如果考慮的話，則會虛擬一個「其他」或者類似的緯度來匯總這些空值的記錄。還有一些系統則拒絕採用含有空值的數據作為緯度。如用戶在自定義添加緯度或者在數據查詢時，會先去判斷用戶所指定的緯度欄位是否含有空值。如果含有空值的話，則系統就會報錯，或者根本不允許用戶指定這個欄位作為數據分析的緯度。筆者認為這兩種方法都是可行的。主要就是讓用戶知道有這么一回事。在數據分析時，需要考慮到空值對分析結果的影響。二是數據結果的顯示。在數據分析時，即可以在同一個結果中採用多個緯度。如現在用戶需要知道每個客戶不同年份的銷售情況。此時採用的就是客戶與年份兩個緯度信息。此時主要需要注意的是緯度之間的順序關系。即年份在前還是客戶在前。這個順序關系，雖然對最後的結果沒有本質的影響，但是其前台的顯示內容就有本質的變化。在同一個顯示圖例中利用多個緯度時，其關鍵就是這個順序的設計。在實際工作中，如果用戶不知道該採用什麼順序時，筆者的絕招是根據不同的順序像用戶各自展示一遍。讓客戶看到最終的結果之後，再來進行選擇。為了顯示結果的一致性，一般情況下不建議用戶可以在一個圖例中自由調整緯度的順序。也就是說，圖例設計好之後，可以添加或者刪除緯度，但是已有緯度的順序一般不可以進行更改。否則的話，可能會引起用戶感知的混亂。如果一定要進行更改，那麼最好考慮採用不同的圖例。如現在需要有兩個需要。用戶即要知道每個客戶每一年的銷售增長情況。也需要知道每個客戶每一年具體產品的購買記錄。這兩個需求雖然採用的基礎數據相同，採用的緯度也類似，只是第二個需求多了一個緯度而已。但是顯示的結果會有很大的不同。第一個需求的匯總度更加的高。在實際工作中，筆者是建議將其放置在兩個不同的圖例中顯示。因為從用戶的角度看，這么設計更加的方便與他們的使用。橫看成嶺側成峰。在BI系統的開發與部署中，這個觀念無論是實施顧問還是企業用戶，都要樹立起來。在分析相關業務數據時，不能夠片面的看。而需要養成多個角度看問題的習慣。

H. Excel技巧，多維度的數據如何做出一目瞭然的折線圖

折線圖，想必大家都不陌生。職場上，做工作匯報，如果涉及到數據分析，很多人都喜歡用折線圖來展示，而不是填充密密麻麻數字的表格。畢竟，字不如表，表不如圖。折線圖則可以更清晰、更直觀地展示出整個數據趨勢或數據差異。

但是，如果數據涉及到的維度比較多的話，折線圖沒應用好，反而會弄巧成拙。

現在我們來看個例子，

比如，以下表格，要用折線圖展示出來。

很多人，都是這么操作，直接選中表格的單元格數據區域A2:G8，點擊【插入】—【折線圖】，然後做出來的折線圖，效果如下：

然後同樣再插入折線圖就可以。

是不是很簡單哈？趕緊動手試試看。

I. 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

J. 如何對數據進行多維度分析，即數據分析維度設置。

有了EXCEL數據後，將數據導入到BDP個人版中進行維度拖拽設置、拖拽分析，即可實現你想要的多維度分析啊。。。。