多维度数据分析是怎么做的

A. excel如何制作多维度图表

excel制作多维度图表

制作步骤：

1、适当调整数据；

2、使据生成 柱状图，如果数对就下；

3、将柱状图中对应效益的数据点击柱状，然后鼠标右键“更改系列图表类型”然后选择 “折线图”，重复此步骤将3组效益数据都改为 折线图；

4、获得的效果如右图，然后再修饰，调整颜色、图例、标签等。

大家都听过“数据可视化”，也知道要用直观的图表让受众理解复杂多变的数据。但不同日期维度不同地域维度的数值对比，往往一张数据图表并不能直观地展示效果，又不想直接用表格呈现一“坨”数据。结果很多人花了大力气做可视化图表，却没达到想要的效果。 然而有了多维动态数据分析，分析图表不再只有一个分析视角，也不再仅仅服务于具体某个人，而是服务于所有浏览者。所有打开这张图表的浏览者，都能够从自身分析视角出发去做更具个性化、更符合自身分析需求的自助式数据分析。并且一开始的创建者也可以根据浏览者级别不同，给浏览者不同的权限。

B. 电商怎么做数据分析

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。

1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。

2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。

3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。

4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。

5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。

C. 怎么做多维度数据分析

第一步：先对业务明里、暗里提出的说法做分类

对每一类问题，构建分析假设，把业务理由转化为数据逻辑，拿数据说话。

第二步：优先排除借口

让大家把精力集中在。往往借口产生于：宏观因素、外部因素、队友因素。所以在这里，关键是证伪。只要能推翻他们的逃跑借口就行。证伪最好用的办法就是举例法，同样是下雨，为什么别人就抗的住。同样是流量难搞，为啥别的业务线能持续增长。

第三步：解决白犀牛，剔除明显的重大影响

比如监管政策、公司战略、重大外部环境等等因素，确实会对企业经营起到重大作用，并且这些因素是普通小员工只能接受，不能改变的。但是!这种重大因素表现在数据上，有严格的要求。

第四步：解决黑天鹅，剔除明显突发事件

如果发生的真是突发事件，很容易找到问题源头。正向的：促销活动，某群体用户骚动，新产品上线负向的：恶劣天气，突发事件，系统宕机。因此先排除单次突发问题，找清楚一点原因以后，再追溯之前的情况，就容易说清楚。

第五步：按分工锁定问题点再谈细节

解决了大问题以后，想讨论更细节的问题就得锁定部门，先定人再谈计划。之前已有分享，这里就不赘述了。

第六步：锁定细节问题

请注意，即使聚焦到一个部门的一个行动，还是很难扯清楚：到底是什么业务上原因导致的问题。因为本身业务上的事就是各种因素相互交织很难扯清。

D. 多维度数据分析该如何做

第一步：先对业务明里、暗里提出的说法做分类

对每一类问题，构建分析假设，把业务理由转化为数据逻辑，拿数据说话。

第二步：优先排除借口

让大家把精力集中在。往往借口产生于：宏观因素、外部因素、队友因素。所以在这里，关键是证伪。只要能推翻他们的逃跑借口就行。证伪最好用的办法就是举例法，同样是下雨，为什么别人就抗的住。同样是流量难搞，为啥别的业务线能持续增长?

第三步，解决白犀牛，剔除明显的重大影响

比如监管政策、公司战略、重大外部环境等等因素，确实会对企业经营起到重大作用，并且这些因素是普通小员工只能接受，不能改变的。但是!这种重大因素表现在数据上，有严格的要求。

第四步：解决黑天鹅，剔除明显突发事件

如果发生的真是突发事件，很容易找到问题源头。正向的：促销活动，某群体用户骚动，新产品上线……负向的：恶劣天气，突发事件，系统宕机……因此先排除单次突发问题，找清楚一点原因以后，再追溯之前的情况，就容易说清楚。

第五步：按分工锁定问题点再谈细节

解决了大问题以后，想讨论更细节的问题就得锁定部门，先定人再谈计划。之前已有分享，这里就不赘述了。

第六步：锁定细节问题

请注意，即使聚焦到一个部门的一个行动，还是很难扯清楚：到底是什么业务上原因导致的问题。因为本身业务上的事就是各种因素相互交织很难扯清。

关于多维度数据分析该如何做的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

E. 数据分析的8个流程与7个常用思路

数据分析的8个流程与7个常用思路
在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。
那么如何做好支付的数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
一、数据分析八流程：
为什么分析？
首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。
分析目标是谁？
分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算（上周运营同学真实案例），算出的结果是差别非常大的。
想达到什么效果？
通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。
需要哪些数据？
支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据？付费总额，付费人数？新老用户维度？付费次数？转移人数？留存率？用户特征？画像？先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。
如何采集？
直接数据库调取？或者交给程序猿导出？ 自己写SQL？运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。
如何整理？
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
如何分析？
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。
如何展现和输出？
数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表：
（1）、折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
（2）、柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如支付宝与微信覆盖率差别。
（3）、堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示各个支付方式的人数及总人数时。
（4）、线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
（5）、条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。
（6）、饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
（7）、复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
（8）、母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力用户中，没有第3方支付能力的用户，中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。
二、数据分析七思路：
简单趋势
通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。
多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。
转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。
用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。
细查路径
数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。
留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。
A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
不单是支付的数据分析，其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他产品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。

F. 用spss做相关性分析，有六个维度，每个维度下面平均四个问题，怎么做

可以计算维度平均值，把多个题项合并成一个维度后，再进行相关分析。

针对问卷量表数据，同时几个题表示一个维度。比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过SPSSAU的【生成变量】功能计算均值，生成新的变量用于后续分析。

相关分析

G. BI如何实现多维度数据匹配

一、用户可以根据自己的需要添加合适的纬度由于企业个性的考虑，在做BI系统开发时，设计人员很难考虑到企业所需要的分析纬度。

二、多维度分析时所采用的数据应该一致在对数据进行多维度分析时，为了提高分析结果的准确性，最好其采用的数据是相同的。

三、对于一些特殊事项的考虑在对数据进行多纬度分析时，还需要考虑一些比较特殊的事项。具体的来说，主要是如下几个方面的内容。一是分析的纬度是空值时该如何处理?如现在需要根据区域来进行汇总分析。可是在销售原始数据时，有一些纪录没有反应区域相关的信息。那么此时在对数据进行汇总分析时，对于这些纬度为空的值该如何进行考虑呢?根据笔者的了解，不同的BI系统在这方面有不同的考虑。如上图所示，有些BI系统会在设置窗口中，让用户选择是否将空的值考虑进去。如果不考虑的是，则在数据汇总分析时会加入一个过滤条件，将空值的记录过滤掉。如果考虑的话，则会虚拟一个“其他”或者类似的纬度来汇总这些空值的记录。还有一些系统则拒绝采用含有空值的数据作为纬度。如用户在自定义添加纬度或者在数据查询时，会先去判断用户所指定的纬度字段是否含有空值。如果含有空值的话，则系统就会报错，或者根本不允许用户指定这个字段作为数据分析的纬度。笔者认为这两种方法都是可行的。主要就是让用户知道有这么一回事。在数据分析时，需要考虑到空值对分析结果的影响。二是数据结果的显示。在数据分析时，即可以在同一个结果中采用多个纬度。如现在用户需要知道每个客户不同年份的销售情况。此时采用的就是客户与年份两个纬度信息。此时主要需要注意的是纬度之间的顺序关系。即年份在前还是客户在前。这个顺序关系，虽然对最后的结果没有本质的影响，但是其前台的显示内容就有本质的变化。在同一个显示图例中利用多个纬度时，其关键就是这个顺序的设计。在实际工作中，如果用户不知道该采用什么顺序时，笔者的绝招是根据不同的顺序像用户各自展示一遍。让客户看到最终的结果之后，再来进行选择。为了显示结果的一致性，一般情况下不建议用户可以在一个图例中自由调整纬度的顺序。也就是说，图例设计好之后，可以添加或者删除纬度，但是已有纬度的顺序一般不可以进行更改。否则的话，可能会引起用户感知的混乱。如果一定要进行更改，那么最好考虑采用不同的图例。如现在需要有两个需要。用户即要知道每个客户每一年的销售增长情况。也需要知道每个客户每一年具体产品的购买记录。这两个需求虽然采用的基础数据相同，采用的纬度也类似，只是第二个需求多了一个纬度而已。但是显示的结果会有很大的不同。第一个需求的汇总度更加的高。在实际工作中，笔者是建议将其放置在两个不同的图例中显示。因为从用户的角度看，这么设计更加的方便与他们的使用。横看成岭侧成峰。在BI系统的开发与部署中，这个观念无论是实施顾问还是企业用户，都要树立起来。在分析相关业务数据时，不能够片面的看。而需要养成多个角度看问题的习惯。

H. Excel技巧，多维度的数据如何做出一目了然的折线图

折线图，想必大家都不陌生。职场上，做工作汇报，如果涉及到数据分析，很多人都喜欢用折线图来展示，而不是填充密密麻麻数字的表格。毕竟，字不如表，表不如图。折线图则可以更清晰、更直观地展示出整个数据趋势或数据差异。

但是，如果数据涉及到的维度比较多的话，折线图没应用好，反而会弄巧成拙。

现在我们来看个例子，

比如，以下表格，要用折线图展示出来。

很多人，都是这么操作，直接选中表格的单元格数据区域A2:G8，点击【插入】—【折线图】，然后做出来的折线图，效果如下：

然后同样再插入折线图就可以。

是不是很简单哈？赶紧动手试试看。

I. 如何做数据分析

数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。

J. 如何对数据进行多维度分析，即数据分析维度设置。

有了EXCEL数据后，将数据导入到BDP个人版中进行维度拖拽设置、拖拽分析，即可实现你想要的多维度分析啊。。。。