多維度分析解決方案

㈠ 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。。。。

㈡ 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。

㈢ SPSS如何分維度分析

可以計算維度平均值，把多個指標合並成一個維度後，再用維度項與性別項進行分析。

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。

㈣ 如今有哪些公司能夠提供大數據處理分析解決方案的

大數據分析平台能力：分為數據採集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據（可視化）展現五個方面。

• 數據採集：需要對於海量數據、實時數據的採集能力，這是利用數據的基礎。

• 數據存儲：需要大容量、高容錯、高效率的存儲能力，這是數據利用的基礎。

• 數據處理：需要強大、快速的數據處理計算能力，需要提供強大穩定的數據計算能力，億行數據秒級相應，這是大數據能夠發展的關鍵。

• 數據分析：要能夠全形度、多維度的分析挖掘數據價值，應用好數據挖掘才能將數據轉化為價值，這是數據利用的核心。

• 數據可視化展現：多途徑、直觀、豐富的數據展現形式是數據的外在形象，這是數據應用的亮點，是能夠得到用戶認可的窗口。

同時滿足這些數據能力的公司是比較優秀的，可以參考一下bdp商業數據平台等產品功能~

㈤ 哪個用戶行為多維度分析平台實用些

個人覺得易觀還比較實用，易觀打造了以海量數字用戶資產及演算法模型為核心的大數據分析工具、產品及解決方案。

㈥ 如何提升對問題多維度的分析能力

我們要確定當自己對題目的敘述已經很清楚，並在腦海里留下深刻的印象，以至於即使你有一會兒不去看它也不會擔心把它全部忘掉，然後深入理解題目，最後肯定地掌握了方案間的主要聯系，並自信你能補充一些可能需要的次要細節。

㈦ 如何在BI系統中對同一數據進行多維度分析

橫看成嶺側成峰。我們在看待事物的時候，如果從不同角度看，往往會得出不同的結果。在對業務數據進行分析時，也會有這種現象。如現在對某個區域的銷售數據進行分析。如果以年銷售額來分析的話，也許可以發現每年的銷售收入都在成比例增長。這是一個不錯的結果。但是如果從客戶的角度出發進行分析，管理員可能會發現一些老客戶的銷售額在逐漸降低。 銷售收入的增長都是靠新客戶來拉動的。這個結果就不怎麼如人意。老客戶的丟失，在很大程度上說明企業的客戶滿意度不是很高，或者說客戶的回頭率不理想。從這個案例中可以看出，在對BI數據進行分析時，要從多個緯度對同一數據進行分析。這是管理上的需要。在這篇文章中，讀者就如何做好這方面的工作談談自己的意見。 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。這就好像穿衣服，除非你的身材特別的標准，否則的話買衣服時很難買到十分合身的衣服。要麼不是這邊大了，就是那邊少了。所以在BI系統設計時，最好能夠讓用戶根據自己的需要來選擇合適的分析唯獨。 如對於銷售收入這個表格，企業就可以根據自身的需要設計不同的指標。如為了便於考核各個區域的銷售經理，就可以以區域為分析緯度，對數據進行匯總分析。再如，為了能夠了解企業銷售收入的增長情況，則可以以年或者月為分析緯度進行分析。或者說，管理員還想要知道特定客戶的銷售增長情況，則可以以客戶為唯獨進行匯總分析等等。可見不同的企業有不同的需求。 為此這個數據分析的緯度，設計開發人員很難在系統中定死。筆者的建議時，在系統中可以開發這個自定義的功能。讓用戶根據自己的需要進行選擇。 簡單的說，緯度就是基礎數據表格中的欄位。從技術層面講，就是一個集合的運算分析過程。所以從技術上來講並沒有多少的難度。現在的問題主要是，BI系統要有足夠多的靈活性。能夠讓BI用戶根據自身的需要來選擇合適的緯度來進行分析。 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。如上面提到的這個銷售收入的案例，需要分別從客戶、區域、年份等緯度對數據進行分析，此時採用的後台數據應該是相同的。否則的話，分析的結果就沒有相比對比的基礎。 如現在企業的銷售大致可以分為正常銷售和促銷兩種方式。在以年度或者區域為緯度分析銷售收入的增長情況時，採用的是所有的銷售數據。即包括正常的交易，也包括促銷的交易。那麼在以客戶為緯度進行數據分析時，如果需要進行橫向的對比，那麼採用的數據也應包含正常銷售和促銷兩部分數據。而不應該只包含一部分內容。 只有如此，才能夠正確的反應出銷售收入的增長到底是老客戶帶動的、還是增加新客戶的因素促成的。說句題外話，根據筆者的了解，一個企業的決策者更加關注的是老客戶的保持率。如果老客戶的流失率比較高，那麼就說明企業的產品對客戶沒有吸引力。客戶跟企業合作一段時間後，就因為種種原因不想再跟企業做交易了。如此下去，這個企業倒閉是遲早的事情。所以在進行多維度分析時，如果需要進行不同緯度之間的對比，那麼需要注意的是所採用的數據應該一致。 當然，如果只是同一緯度的縱向對比，則用戶可以根據自己的需要對數據進行過濾。如現在用戶需要了解的是，某一些客戶其銷售收入的變動情況。 此時用戶就可以選擇自己所感興趣的客戶的數據，然後以年度為緯度對數據進行匯總分析。其實此時其後台採用的仍然是同一個數據源。此時在分析匯總時採用了不同的查詢條件而已。 總之，從不同的角度來考慮數據的時候，其基礎就是同一數據源。橫看成嶺側成峰的典故，其採用的也是相同的對象。如果失去這一前提，那麼最後比較的意義也就不存在了。這也是筆者為什麼這么強調這個原則的原因。在實施BI系統時，實施顧問一定要向客戶強調這個內容。否則的話，就會引起用戶的誤解。 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。

㈧ 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

㈨ 多維度數據分析應該怎麼做

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。