数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。一、可视化介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summarizat
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2024-08-02 21:58:35
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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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目录：维度设计基础维度的基本概念维度的基本设计方法维度的层次结构规范化和反规范化一致性维度和交叉探查维度设计高级主题维度整合水平拆分垂直拆分历史归档维度变化缓慢变化维快照维表极限存储微型维度特殊维度递归层次行为维度多值维度多值属性杂项维度 数据岗位工作：了解需求 → 模型设计 → ETL 开发 → 测试 → 发不上线 → 日常运维 → 任务下线；一、维度设计基础1、维度的基本概念维度的作
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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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
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2023-11-30 18:10:10
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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
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2023-10-23 19:32:55
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目录1 事实表、维度表1.1 什么是事实表呢？1.2 什么是维度表呢？2 数据库三范式2.1 首先看第一范式(1NF):2.2 第二范式(2NF)2.3 第三范式(3NF)3 维度建模模型3.1 星型模型和雪花模型3.1.1 星型模型3.1.2 雪花模型4 数据仓库分层设计1 事实表、维度表首先我们来看两个名词：事实表和维度表1.1 什么是事实表呢？事实表是指保存了大量业务数据的表，或者说保存了一
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2024-04-11 20:45:57
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随着互联网流量生态的发展，App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升，但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂，用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景，如何高效打通用户从来源到转化场景的链路，精准监测用户行为数据是技术难题，主要体现为以下痛点：- 投放渠道分散： 面对分散的市场渠道和多样的投放类型，比如团队地推、社交分享、短信召回、广告投放、达人营销等等，企业
Simple, TfidfVectorizer and CountVectorizer recommendation system for beginner. 简单的TfidfVectorizer和CountVectorizer推荐系统，适用于初学者。 (The Goal)Recommendation system is widely use in many industries to sugge
1.空间维度 对于0维，现在普遍的说法就是一个无线小的点，并且没有长度、没有方向。我们也从这种说法开始。 0维是一个点，点的运动形成一条线，也就形成了1维空间，为了方便理解和减少争议，我们姑且认为0维的点是左右移动形成的线(空间坐标系的X轴)。1维的线前后移动形成了面，也就是2维空间(空间坐标系的Y轴)。2维的面上下移动
## 投诉数据分析维度实现指南
在现代企业中，客户的投诉数据分析至关重要，有助于识别问题、优化服务流程并提升客户满意度。本文将带你走过完整的投诉数据分析维度的实现流程，从数据准备到分析的每个步骤，并附上详细的代码和注释，确保你能完全理解。
### 1. 整体流程
下面是投诉数据分析的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集来自不同渠道
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
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2023-10-17 22:19:30
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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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# 数据分析：使用Python查看数据维度
数据分析是一种通过对数据进行收集、清洗、转换和分析的过程，从中获取有价值的信息并做出决策的过程。在数据分析的过程中，了解数据的维度是非常重要的。本文将介绍如何使用Python查看数据的维度，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据维度？
数据维度是指数据集中的特征或变量的数量。在数据分析中，通常将数据表示为二维表格，其中每一列代表一个特征或变量，每
原创
2023-08-23 03:27:30
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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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# 月维度数据分析表制作方案
## 引言
在现代数据分析中，月度维度数据分析表是一种重要工具，能够帮助企业洞察数据趋势、制定决策。本方案将详细介绍如何制作一个月维度数据分析表，包含数据处理、分析展示及可视化步骤。
## 项目目标
制作一个高效的月维度数据分析表，具体目标如下：
1. 收集并清洗数据
2. 按月进行数据汇总
3. 生成可视化报告
4. 提供简单的查询及展示功能
## 系统
原创
2024-09-09 07:22:18
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----------------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
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2023-12-14 22:19:24
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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
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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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# 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
原创
2024-07-19 11:56:22
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