怎么做多维度数据分析?

1. 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。

2. 多维度数据分析应该怎么做?

一般从三个视角（区域、终端和代理公司）观察药品流向。多维设置，提升分析价值。BOTTOM说明需要提升的方向，明细表是分析具体不足的依据。

3. 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。
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4. 从几个维度分析一个人

1.狂笑，嘴两端猛向上方翘。这类人精于社交，性情温和，能让对方感到亲切，具有冒险精神和积极的作风，乐于助人。最适合做秘书工作，善于处理繁杂事务，越繁杂反而越觉得有趣。/>/>
2.开口大笑，嘴两端成平。这类人的性格粗犷，不拘小节，行为大方。但缺乏一定的耐心，一遇到困难，就知难而退，容易让人产生做事虎头蛇尾的误解。这种人可能会在经商方面有所建树。/>/>
3.微笑，嘴两端稍下垂。这类人性格内向，不善言语，与人交流存在一定的困难，但注意细节，喜欢对对方言语进行分析，唯一不足的就是做事时常半途而废，也因此难达愿望。但他们在手工艺、缝纫等技能方面很拿手，外语亦佳。/>从笔记中分析一个人的性格/>1./>/>笔迹分析的基本内容主要包括以七个方面：书面整洁情况：书面干净整洁者，书写者举止高雅，穿着较讲究，性喜干净整齐，较注重自己的【摘要】
从几个维度分析一个人【提问】
1.狂笑，嘴两端猛向上方翘。这类人精于社交，性情温和，能让对方感到亲切，具有冒险精神和积极的作风，乐于助人。最适合做秘书工作，善于处理繁杂事务，越繁杂反而越觉得有趣。/>/>
2.开口大笑，嘴两端成平。这类人的性格粗犷，不拘小节，行为大方。但缺乏一定的耐心，一遇到困难，就知难而退，容易让人产生做事虎头蛇尾的误解。这种人可能会在经商方面有所建树。/>/>
3.微笑，嘴两端稍下垂。这类人性格内向，不善言语，与人交流存在一定的困难，但注意细节，喜欢对对方言语进行分析，唯一不足的就是做事时常半途而废，也因此难达愿望。但他们在手工艺、缝纫等技能方面很拿手，外语亦佳。/>从笔记中分析一个人的性格/>1./>/>笔迹分析的基本内容主要包括以七个方面：书面整洁情况：书面干净整洁者，书写者举止高雅，穿着较讲究，性喜干净整齐，较注重自己的【回答】

5. 维度统计的介绍

维度网站流量统计分析系统是一套免费在线流量监测服务。维度统计致力于建立一个基于多方位统计（时间、地域、访问者）、全方位分析网站流量的统计标准，形成原始数据→数据视觉化→数据行为化→数据深入挖掘的数据分析模式。