上周，我们聊到了访问级指标和事件级指标，通过指标我们可以了解我们产品上的事件触发情况和页面访问情况，形成数据看板，我们在进行数据分析的时候，会通过维度进行细分，比如地区，设备，浏览器等，那么维度是什么意思呢？ 利用数据指标可以建立数据看板，了解产品相关的事件触发情况和页面访问情况。同时，在进行数据分析的时候，需要对维度进行细分，比如地区、设备、浏览器等，而这里的细分维度是什么意思呢？维度在分析
【按月统计数据】：本操作实现的是原始数据是以日为单位，统计使用的时候，需要以月份或者季度、年份的形式进行，可以使用数据透视表的【组合】功能来实现，如下所示：如下所示，将日期字段放在行区域，生成如下透视表，此时日期是以具体日期（具体到日）显示的。 选择日期中的某一个单元格，右键，找到【组合】，在【步长】里选择【月】，如下所示： 如下为结果，是以月份进行统计数据的： 【步长】里可以多选，选择【季度】、
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2023-08-21 07:15:10
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作为消费者，我们最喜欢各大APP做活动了，有优惠呀！很多数据分析新人也喜欢，因为比起日报月报，活动分析看起来是个大活，真开心。然而，不小心的话，基于活动数据分析出的结论，经常被打脸，不信，马上试一试。 1.日报周报看不出个屁 2.用户画像得不出结论
今天用python去做一个简单的药品销售数据分析案例一、数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。二、数据分析基本过程数据分析基本过程
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2023-08-21 14:20:41
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一、今日任务推一推任务（但是发现知道会python，三大库，有个数据在手，还是不知道怎么分析，所以还要继续学习相关知识）二、知识1、无法解析中文的问题我之前留下一个问题：就是查找路径的时候，明明输入正确却还是like a file，but not a file 我今天查资料偶然发现，中文有可能导致无法解析路径所以文件命名也尽量应该要用英文2、把numpy常用的函数了解了大致和这个差不多三
多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。管理层通常看的是综合指标，总值。但是这些总值无法真正发现问题。而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策。比如从用户角度看，每天访问用户100万，每天购买的用户1万，但这100万个用户是通过什么渠道知道平台的，在平台哪个模块停留时间长，哪
----------------维度--------------- 维度是观察数据的角度和对数据的描述。可以说地区是一种维度，这个维度包含上海、北京这些城市。也可以认为销售额是一个维度，里面有各类销售数据。维度可以用时间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。数据分析的本质是各种维度的组合，我想了解和分析全国各地的销售额，就需要将地区维度和销售维度结合，如果想知道各个年份的变化，那么再加入时间维
作者 | 橙子审核 | gongyouliu编辑 | auroral-L数据分类的四大维度（1，2）在上一期内容中和大家探讨了“数据分类与数据价值”。今天想和大家分享的是“数据分类的四大维度（1,2）”。我们可以从不同维度将数据分为以下四种。维度一：以是否可以再生为标准。按照是否可以再生的标准来看，数据可以分为不可再生数据和可再生数据。不
多维度拆解法1、概念维度：看问题的角度拆解：就是做加法，A=维度1+维度2+···多维度拆解法：通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据背后波动的原因。从哪些维度进行拆解**从指标构成拆解：**分析单一指标的构成。比如单一指标为用户，而用户又可以拆解为新用户、老用户；也可以按照性别拆分为男用户、女用户。**从业务流程来拆解：**按业务流程来进行拆解分析，比如不同渠道的用户付费率、不同城
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2023-09-15 17:25:52
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多维分析(OLAP)是企业经营分析的核心内容，可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据。Smartbi 多维分析-(OLAP)工具简单易用，无需编写任何的代码，用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。同时具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。产品优势：
1. 数据组织的维度从一个数据到一组数据一个数据表达一个含义，一组数据表达一个或多个含义。维度：一组数据的组织形式上图中右上部分是采用线性方式进行组织，右下部分是采用二维方式进行组织。一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。如：3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376对应列表、数组和集合等概念二维数据由多个一维数据构成，是一维数
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2023-07-17 15:25:38
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前一讲，和你探讨了描述性统计的分析方法，通过描述性统计来快速评估指标特征，以及找到分析的方向和突破口。那下一步，自然就需要分析指标变化的原因了。这时就需要多维分析法和相关性分析法，它们也是在数据化运营中应用频率最高、应用场景最广的分析方法。今天，我们先深入探讨多维分析。“多维分析”看似像是个专业数据分析名词，隐晦、不务实，实则不然。基本上在产品运营的所有常见场景，通过多维分析都能有效地找到指标变化
# 大数据分析的维度
在当今大数据时代，数据无处不在。大数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键。本文将介绍大数据分析的维度，并展示如何使用Python代码和可视化工具来分析数据。
## 大数据分析的维度
大数据分析通常涉及以下几个维度：
1. **时间维度**：分析数据随时间的变化趋势。
2. **空间维度**：分析数据在不同地理位置的分布情况。
3. **用户维度**：分析不同用户的行为
一、什么是多维度折解法说到多维度拆解法，那我们首先要理解两个关键词：维度和拆解，下面咱举个栗子：这马上过年了，相信大部分朋友已经在回家的路上了，有的甚至在家葛优躺好几天了。回到家了七大姑八大姨最喜欢问你什么呀？七大姑八大姨：听你妈说你还没对象呢，给你介绍一个吧，我这儿有个特别优秀的，第一，他个子高，第二，家庭条件很好，第三，长的特别的帅。那在这个例子里，拆解维度就是把优秀拆分成三个维度即个子高、家
1、看数据看维度在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时，可以从大小两个角度去切入分析。首先站在广阔的视角去看待一些数据。比如对某个产品（消费品），就要分析在大环境下是一个什么样的数据，如市场排名，市场占有率。还要记录市场整体波动情况，竞品的数据。这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得。FineReport数据报表看板然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么。比如每月每周的销售量，
我们都在说大数据，我们都说大数据要从工具向思维进行转变，那么大数据思维到底是什么样的思维，下面我们就来说说大数据分析思维的三个重要的维度。 第一、描述思维 也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量
# 数据分析中的指标与维度：深入理解与应用
数据分析是现代商业决策中不可或缺的一环，它帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，以指导业务发展和优化。在数据分析中，指标和维度是两个核心概念，它们共同构成了数据分析的基础框架。本文将详细介绍指标与维度的概念、关系以及如何在实际应用中进行操作。
## 指标与维度的定义
### 指标（Metrics）
指标是用于衡量业务表现的具体数值，它可以是绝对数值
# 多维度数据分析报表开发流程
## 引言
多维度数据分析报表是一种可以根据不同维度进行数据分析和展示的报表形式。在开发过程中，我们需要根据给定的数据源和需求，使用适当的编程语言和工具来实现这种报表。本文将介绍一种常见的开发流程，并提供相应的代码和注释，以帮助刚入行的开发者了解如何实现多维度数据分析报表。
## 开发流程
下面是实现多维度数据分析报表的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
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数据的维度一维数据一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织列表和数组!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/24150315_635638b328e2347323.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_10
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原创
2022-10-24 15:05:03
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指标与维度最基本的作用是描述与衡量，维度与指标往往成对出现，搭配使用，往往通过组合筛选一系列指标来形成一个维度，也可以理解为不同的维度需要不同组合指标来实现。量度通常以数字+计量单位的方式指标通常以维度+汇总方式+量度方式
用于衡量事物发展程度的单位或方法
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算，
如时间、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。
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2023-09-05 10:18:12
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