維度分析最好的方法

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ SEM常用的4種數據分析方法，你用過幾種

比重分析法

指通過計算某個維度所佔維度總量的比例，從而去判斷投放方向或投放效果。

公式：比重=某維度數值 / 總量 X 100%

倒推法

倒推法，是競價推廣中常用的一種方法，但更多被應用於戰略目標的制定。

即：根據歷史數據，將成交—線索—對話—點擊—展現倒著進行推理的過程。

關鍵詞四象限分析

關鍵詞是競價推廣之根本，那麼便可通過對關鍵詞進行系統化分類，從而有針對性地進行優化。

通常，主要分為以下四類：

01 有對話成本低

像這類詞，大都集中在品牌詞等，且它屬於優質詞的一類，針對較為優秀的詞可以進行放量操作

例如：加詞、提價、放匹配等等。

02 有對話成本高

像這類詞，主要集中在產品詞和行業大詞。

點擊成本高，往往說明點擊流量多且雜，這類情況建議有條件地放量操作，即：獲取流量的同時，去控制流量的質量。

主要操作有：

加詞、

優化賬戶結構(使賬戶流量結構更精準)

優化創意(利用創意篩選部分雜質流量)

03 無對話成本高

這種情況，往往都是沒有集中詞性，通常可根據以下兩點來進行判斷下一步的操作：

均價高還是低?

流量大還是小?

若流量很大，均價很低，往往通過優化頁面來進行;若均價很高，流量一般，便是進行降價操作;若是因為流量意向低，建議進行收匹配操作。

04 效果差成本低

像這種情況，大多數都為「只點擊一次就產生了對話」，我們就以為是優質詞，便進行放量操作，但也有可能是意外。

營銷流程表分析

通過每天羅列、收集賬戶中核心指標數據【消費、展現、點擊、抵達、對話、線索、成交】，然後根據核心數據算出一些輔助數據，像【點擊率、對話率、點擊成本】等，通過將不同周期的數據進行對比，從而發現病種。

單一維度分析

指針對不同維度間的數據進行分析，從而確定優化方向。

單一維度主要可分為：產品維度、時段維度、設備維度、地區維度、關鍵詞維度。

㈣ 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。

㈤ 如何用spss進行多維度描述性分析

描述性統計分析是針對數據本身而言，用統計學指標描述其特徵的分析方法，這種描述看似簡單，實際上卻是很多高級分析的基礎工作，很多高級分析方法對於數據都有一定的假設和適用條件，這些都可以通過描述性統計分析加以判斷，我們也會發現，很多分析方法的結果中，或多或少都會穿插一些描述性分析的結果。

描述性統計主要關注數據的三大內容:

1.集中趨勢

2.離散趨勢

3.數據分布情況

描述集中趨勢的指標有均值、眾數、中位數，其中均值包括截尾均值、幾何均值、調和均值等。

描述離散趨勢的指標有頻數、相對數、方差、標准差、標准誤、全距、四分位間距、四分位數、百分位數、變異系數等。

注意:連續型變數和離散型變數的指標有所不同。

由於很多統計分析都有一個正態分布的假設，因此我們經常也會關注數據的分布特徵，常用峰度系數和偏度系數來描述數據偏離正態分布的程度，也可以使用Bootstrap方法計算出結果與經典統計學方法計算出的結果進行對比，如果差異明顯，則說明原數據呈偏態分布或存在極值

SPSS用於描述性統計分析的過程大部分都在分析-描述統計菜單中，另有一個在比較均值-均值菜單，雖然這幾個過程用途不同，但是基本上都可以輸出常用的指標結果。

一、分析-描述統計-頻率

此過程可以輸出連續型變數集中趨勢和離散趨勢的主要指標，還可以輸出判斷分布的直方圖、峰度值

㈥ 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。

㈦ 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

㈧ 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。

㈨ 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。