维度分析最好的方法

㈠ 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。

㈡ 如何提升对问题多维度的分析能力

我们要确定当自己对题目的叙述已经很清楚，并在脑海里留下深刻的印象，以至于即使你有一会儿不去看它也不会担心把它全部忘掉，然后深入理解题目，最后肯定地掌握了方案间的主要联系，并自信你能补充一些可能需要的次要细节。

㈢ SEM常用的4种数据分析方法，你用过几种

比重分析法

指通过计算某个维度所占维度总量的比例，从而去判断投放方向或投放效果。

公式：比重=某维度数值 / 总量 X 100%

倒推法

倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。

即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。

关键词四象限分析

关键词是竞价推广之根本，那么便可通过对关键词进行系统化分类，从而有针对性地进行优化。

通常，主要分为以下四类：

01 有对话成本低

像这类词，大都集中在品牌词等，且它属于优质词的一类，针对较为优秀的词可以进行放量操作

例如：加词、提价、放匹配等等。

02 有对话成本高

像这类词，主要集中在产品词和行业大词。

点击成本高，往往说明点击流量多且杂，这类情况建议有条件地放量操作，即：获取流量的同时，去控制流量的质量。

主要操作有：

加词、

优化账户结构(使账户流量结构更精准)

优化创意(利用创意筛选部分杂质流量)

03 无对话成本高

这种情况，往往都是没有集中词性，通常可根据以下两点来进行判断下一步的操作：

均价高还是低?

流量大还是小?

若流量很大，均价很低，往往通过优化页面来进行;若均价很高，流量一般，便是进行降价操作;若是因为流量意向低，建议进行收匹配操作。

04 效果差成本低

像这种情况，大多数都为“只点击一次就产生了对话”，我们就以为是优质词，便进行放量操作，但也有可能是意外。

营销流程表分析

通过每天罗列、收集账户中核心指标数据【消费、展现、点击、抵达、对话、线索、成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率、对话率、点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。

单一维度分析

指针对不同维度间的数据进行分析，从而确定优化方向。

单一维度主要可分为：产品维度、时段维度、设备维度、地区维度、关键词维度。

㈣ 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。

㈤ 如何用spss进行多维度描述性分析

描述性统计分析是针对数据本身而言，用统计学指标描述其特征的分析方法，这种描述看似简单，实际上却是很多高级分析的基础工作，很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件，这些都可以通过描述性统计分析加以判断，我们也会发现，很多分析方法的结果中，或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。

描述性统计主要关注数据的三大内容:

1.集中趋势

2.离散趋势

3.数据分布情况

描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。

描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。

注意:连续型变量和离散型变量的指标有所不同。

由于很多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常也会关注数据的分布特征，常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度，也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值

SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析-描述统计菜单中，另有一个在比较均值-均值菜单，虽然这几个过程用途不同，但是基本上都可以输出常用的指标结果。

一、分析-描述统计-频率

此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值

㈥ 如何在BI系统中对同一数据进行多维度分析

横看成岭侧成峰。我们在看待事物的时候，如果从不同角度看，往往会得出不同的结果。在对业务数据进行分析时，也会有这种现象。如现在对某个区域的销售数据进行分析。如果以年销售额来分析的话，也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长。这是一个不错的结果。但是如果从客户的角度出发进行分析，管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低。 销售收入的增长都是靠新客户来拉动的。这个结果就不怎么如人意。老客户的丢失，在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高，或者说客户的回头率不理想。从这个案例中可以看出，在对BI数据进行分析时，要从多个纬度对同一数据进行分析。这是管理上的需要。在这篇文章中，读者就如何做好这方面的工作谈谈自己的意见。 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。这就好像穿衣服，除非你的身材特别的标准，否则的话买衣服时很难买到十分合身的衣服。要么不是这边大了，就是那边少了。所以在BI系统设计时，最好能够让用户根据自己的需要来选择合适的分析唯独。 如对于销售收入这个表格，企业就可以根据自身的需要设计不同的指标。如为了便于考核各个区域的销售经理，就可以以区域为分析纬度，对数据进行汇总分析。再如，为了能够了解企业销售收入的增长情况，则可以以年或者月为分析纬度进行分析。或者说，管理员还想要知道特定客户的销售增长情况，则可以以客户为唯独进行汇总分析等等。可见不同的企业有不同的需求。 为此这个数据分析的纬度，设计开发人员很难在系统中定死。笔者的建议时，在系统中可以开发这个自定义的功能。让用户根据自己的需要进行选择。 简单的说，纬度就是基础数据表格中的字段。从技术层面讲，就是一个集合的运算分析过程。所以从技术上来讲并没有多少的难度。现在的问题主要是，BI系统要有足够多的灵活性。能够让BI用户根据自身的需要来选择合适的纬度来进行分析。 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。如上面提到的这个销售收入的案例，需要分别从客户、区域、年份等纬度对数据进行分析，此时采用的后台数据应该是相同的。否则的话，分析的结果就没有相比对比的基础。 如现在企业的销售大致可以分为正常销售和促销两种方式。在以年度或者区域为纬度分析销售收入的增长情况时，采用的是所有的销售数据。即包括正常的交易，也包括促销的交易。那么在以客户为纬度进行数据分析时，如果需要进行横向的对比，那么采用的数据也应包含正常销售和促销两部分数据。而不应该只包含一部分内容。 只有如此，才能够正确的反应出销售收入的增长到底是老客户带动的、还是增加新客户的因素促成的。说句题外话，根据笔者的了解，一个企业的决策者更加关注的是老客户的保持率。如果老客户的流失率比较高，那么就说明企业的产品对客户没有吸引力。客户跟企业合作一段时间后，就因为种种原因不想再跟企业做交易了。如此下去，这个企业倒闭是迟早的事情。所以在进行多维度分析时，如果需要进行不同纬度之间的对比，那么需要注意的是所采用的数据应该一致。 当然，如果只是同一纬度的纵向对比，则用户可以根据自己的需要对数据进行过滤。如现在用户需要了解的是，某一些客户其销售收入的变动情况。 此时用户就可以选择自己所感兴趣的客户的数据，然后以年度为纬度对数据进行汇总分析。其实此时其后台采用的仍然是同一个数据源。此时在分析汇总时采用了不同的查询条件而已。 总之，从不同的角度来考虑数据的时候，其基础就是同一数据源。横看成岭侧成峰的典故，其采用的也是相同的对象。如果失去这一前提，那么最后比较的意义也就不存在了。这也是笔者为什么这么强调这个原则的原因。在实施BI系统时，实施顾问一定要向客户强调这个内容。否则的话，就会引起用户的误解。 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。

㈦ 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

㈧ 多维度数据分析应该怎么做

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。

㈨ SPSS如何分维度分析

可以计算维度平均值，把多个指标合并成一个维度后，再用维度项与性别项进行分析。

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。