# 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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原创
2023-11-05 10:50:25
147阅读
在日常的可视化展示中，大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。这样可以在展示数据时，根据需要切换不同的维度/度量，来查看不同的数据组合情况。本次以Sugar BI为例，为大家介绍，在日常数据展示中，如何在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。我们可以在「饼状图，交叉透视表，普通表格，柱状图，折线图」组件中，来实现浏览状态下图表的动态维度和度量切换，更加灵活地按需切换字段进行数据分析
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2024-01-16 01:40:51
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# 多维度数据分析：开启数据洞察之门
在现代社会，数据已经成为推动各行各业发展的重要资源。通过对数据的多维度分析，我们可以洞察潜在趋势、发现问题，并最终做出科学决策。本文将探讨多维度数据分析的基本概念、实际应用及实现方法。我们还将通过代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是多维度数据分析？
多维度数据分析是指通过对多种属性和指标进行分析，以理解数据之间的关系。传统的二维数据分
原创
2024-09-29 04:58:27
422阅读
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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【51CTO.com快译】联机分析处理(OLAP)需要有即时的响应，因此其性能是至关重要的。虽然其结构较为简单，但是在处理各种大的数据立方体(data cubes)时，会涉及到大量的计算。常被称为OLAP(联机分析处理)的多维分析是一种交互式的数据分析过程，它包括：对于数据立方体(data cube)进行旋转(rotation)、切片与切块(slice and dice)、钻取(drill-dow
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2023-12-27 20:21:41
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理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表一、事实表在多维数据仓库中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列，概念上与下面的示例类似。 SateProductMouthUnitsDollarsWAMountain-100January37.95WACable LockJanuary47.32ORMountain-100J
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2024-02-29 11:05:54
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简介：Panel数据结构从pandas库中移除，使用MultiIndex实现低维度形式处理高维度数据本质是在索引端增加维度，变身“高维度数据”
data = pd.Series(np.random.randn(5),
index=[['a', 'a', 'a', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 2]])
mindex = data.index
属性
mindex.levels # 不
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2023-12-13 04:54:53
54阅读
1.MDS简介
多维标度法（Multidimensional Scaling）是一种多维标度法是一类多元统计分析方法的总称，包含各种各样的模型和手段，其目的是通过各种途径把高维的研究对象转化成低维情形进行定位、分析和归类，同时又保留对象间的原始关系。同时也是一种可视化方法，实践中通常利用2D或3D的MDS 结果观察（投影后）点的分布和聚集来研究数据的性质。具体地说,多维标度法是以多绍研究对象之间
Excel图表相信许多朋友都操作过，图表能够更加形象和生动的展示出我们的数据趋势和差异。但在做图表的过程中，相信许多朋友都碰到过一个尴尬的问题，那就是对多组数据进行图表展示的时候，图表就会堆积到一起，显得非常难看。 如上图所示，我们用折线图展示五个人四个季度的数据的时候，这样多维度的数据展示，折线图显示的时候都会堆积到一起，看起来非常的难看。下面我们来学习一种特殊的多维度折线图，让大家
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2023-08-10 10:08:12
1084阅读
知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。而公安知识图谱，是将公安系统中各类数据进行汇总融合，提取成为人、事、
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2024-01-14 13:22:44
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Python容器专题 - 元组（tuple）
导读：本文详细讲述了Python语言中的元组（tuple）的用法。博主：李俊才1 元组用法1.2 创建元组：tuple1 = () # 创建一个空元组
tuple2 = (1, 2) # 通过列举成员直接创建一个一维元组
tuple3 = ((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) # 通过列举成员直接创建一个
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2023-08-30 11:17:41
137阅读
多维数据模型1. 多维数据分析模型概述1. 以字段或记录作为数据的引用、操作、计算的基本单位的数据
2. 维度和度量：维度一般文本型（时间、用户、支付状态），度量一般数值型（单价、数量）
3. 透视透视：需要三个元素：维度，度量，汇总计算规则
4. 连接零散数据和人类认知的方法：1. 数据透视 2. 零散数据深入规则的发掘（2.3级涉及）
5. 维度表：只包含维度信息；事实表：既有维度又有数值
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2023-10-13 19:57:19
220阅读
数据的格式化以及处理
一维数据的概念：
由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。
二维数据的概念：
由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。
表示形式如表格。
多维数据的概念：
由一维数据或二维数据在新的维度上扩展形成。
高维数据的概念：
仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。
如键值对之间的复杂逻辑关系表示方式。
数据的操作周期：
存储----------+表示--------
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2024-07-31 06:34:06
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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
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2024-01-14 15:58:08
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多维数据集多维数据集最简单的结构是一个事实表和多个维度表，事实表主要是由维度外键和度量值组成，维度表由n个键值对组成（如xxID、xxName）最简单的理解就是立方体，事实表是核心，维度表则包裹事实表组成立体表面，对立方体进行切面则意味着从不同角度看事实维度是可以被共用的，例如基本上一个多维库只有一个时间维度维度表其实很纯洁，千万不要将其复杂化，以时间维度为例，大家会认为日期与具体的时分秒就是一个
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2023-11-24 09:40:04
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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：
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2023-11-11 20:29:23
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概念所谓数组，是有序的元素序列。组成数组的各个变量称为数组的元素。 对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组， 即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。特点所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或
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2024-01-11 22:25:47
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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
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2024-01-30 22:12:46
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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
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2024-03-08 20:27:16
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随着信息时代的蓬勃发展，产生了大量多视图属性图图数据。随即，也出现许多的多视图聚类方法，但这些方法只利用数据中的多属性信息或者多拓扑图信息，没有完整地利用属性图数据的所有信息。本期 AI Drive，电子科技大学计算机科学与工程学院硕士生潘尔林，分享其团队在这个问题上取得的新进展，也是他们发表于 NeurIPS 2021 的最新工作：多视图对比图聚类。在这个工作中，他们提出了一个简单而通用的、多视
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2024-05-20 22:26:46
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