excel多维度分析,电子表格多维度数据分析预测五个维度

1. 多维度数据分析预测五个维度

数据分析的几个常用维度：

1.对比分析 | 从时间、空间、标准等维度进行对比 明确同比、环比、定基比的概念。同比是指本月第一周和上个月第一周进行对比；环比是指本周和上周进行对比；定基比是指所有数据同今年第一周进行对比。

2.细分分析 逐步分析：比如把某个市进一步拆解为区。 维度交叉分析：比如分析付费SEM的新访客获取渠道和用户所在区域。

3.漏斗分析 分析是否出现不必要的过程，造成转化主进程受到伤害。 是否有泄漏点，通过分析堵住泄漏点

4.同期群分析 主要用于洞察留存情况，通过对属性完全一样的可对比群体的留存情况进行比较，分析哪些因素影响用户留存。

5.聚类分析 网页分析中的聚类主要集中在：用户聚类、页面、内容、来源 用户聚类主要体现在用户分群、用户标签 来源聚类包括渠道、关键词搜索等 页面聚类主要是相似，相关页面分组法。

6.AB测试 AB测试主要是通过小而精的操作，快速优化迭代

7.埋点分析 通过分析用户行为，可以细分为浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件

8.来源分析 有效的标注用户来源，深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在区域进行交叉分析，得到不同区域的获课详细信息。

9.用户分析 活跃分析、留存分析、细分分析、用户分析、用户画像、用户细查等 用户活跃可细分为消费活跃、互动活跃、交易活跃等

10.表单分析 高效的表单有效的提升最后的指标，对表单进行漏斗分析。

2. 什么是多维度分析

多维尺度分析是市场调查、分析数据的统计方法之一 . 通过多维尺度分析,可以将消费者对商品相似性的判断产生一 张能够看出这些商品间相关性的图形

3. 数据分析三个维度

1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；

2）分析企业的资产管理水平，了解企业对资产的管理状况，资金周转情况；

3）分析企业的获利能力；

4）分析企业的发展趋势，预测企业的经营前景；

4. 数据分析四个维度

人力资源数据分析的维度可以有不同的区分：

1、数量维度；

2、部门维度；

3、职位维度··

5. 多维度的数据分析

分析可以从以下几方面入手： 一、公司分析 通过对公司的实力的分析，可以了解哪些公司是你们的意向客户。

二、地址分析 通过名单数据地址分析，可以了解到哪些地区接受优惠券的可能性大些，哪些地域小，后续活动就可以区别策划。三、来源分析 通过来源分析，可以分析用户从哪里来，可以知道自己在哪方面的广告投入是有效果的。四、性别 可以通过性别分析受众特点 五、意向度高低就不用说了吧，分析中的重点。六、有效电话统计属于重要客户资料收集 多维度去分析数据，可以做成图表形式，更加直观。

6. 数据分析哪几个维度

spss数据分析之如何计算维度我们都知道在自己问卷，很多时候都是一个问卷包含多各维度，那么如何对维度进行计算，只有把维度都计算出来了，才能进行后面的相关，回归分析等。方法/步骤在进行维度计算的前面需要对数据进行整理和刷选，这个我在前面的经验分享进行过详细的描述。0spss数据分析之如何进行数据刷选在数据刷选和整理后，我们首先需要做的就是确定我们的问卷有几个维度，每个维度包含几个项目，例如，这个数据我们第一个维度是1-4题，命名为自信。那么如何计算出这维度呢？首先，点击转换-计算变量然后我们要做的就是把维度题目进行计算了。其实维度计算要注意如果是比较复杂的计算必须使用spss里面的代数公式。同时，如果你要计算按顺序计算的总分，那么可以用sum()这个公式，这个比较方便和简洁。最后一步就死点击确定，生成新的变量。END

7. 多维度分析报告

1、打通农场到餐桌全产业链业务流，实现集财务、采购、销售、生产、库存等诸多业务单元的精细化管控。

2、建立完善、规范、精确、协同的信息化管理平台，在提升运营效率的同时，使企业的管理模式具有可扩展性和可复制性。

3、生产效率的精细化分析，可细化到每个种植、养殖基地，每个生产、生长阶段，每个产品批次的投入产出及人员绩效。

4、实现精准科学的成本和利润核算体系，可针对每个产品、基地、生长阶段的成本和利润进行多维度分析和构成分析。

5、实现全产业链的“三层”质量追溯体系，可实现信息实时查询，实时响应。

6、实现销售预测、生产计划和库存管理三个环节的高效循环，加快周转率降低损耗，保证高投入产出比，降低经营风险。

8. 数据分析的几个维度

（1）Volume容量巨大。基本上的故事是未来数据将不是以MB和GB计算，未来的数据至少是TB, PB和 ZB的。

（2）Variety（数据多样性）。基本上讲的是，数据有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，在小数据时代基本以结构化数据为主。

（3）Velocity(速度快)。由于数据自身具有时效性，其所能挖掘的价值可能稍纵即逝，如果大量的数据来不及处理，其价值也会衰减。

9. 数据分析的四个维度有

mbti主要包含以下4个维度：

1.维度一：内向（I）——外向（E）

内向的人倾向于于自己独处，喜欢自己思考问题，善于倾听，比较关注自我内部的情况，外向的人喜欢把精力投入到外面的人或事上，善于社交。

2.维度二：感觉（S）——直觉（N）

在面对同样的场景和问题时，感觉性人才和直觉型人才的注意力和信息获取渠道是不一样的，感觉型人格更加注重事物本身，注重细节，擅长记忆，能清晰的记录大量数据、概念、定义，对待任务会按照规章办事。

直觉型人格更加注重“第六感”，善于通过零碎的信息分析事情的发展趋势，喜欢跟着感觉走，善于突破显示，也容易失败重来。

3.维度三：思维（T）——情感（F）

从决策方式上来看，思维型人格相较于情感型人格更加理性。情感型人格更喜欢从自我价值观出发，做自己认为对的决策，而思维型人格则更加侧重于对客观事物的分析，坚持一视同仁，不会轻易被情感左右，做决定时也不会注重决策过后人的情绪体验。相较于思维型人格来讲，情感型人格更具有人情味。

4.维度四：判断（J）——理解（P）

从生活方式来看，在工作中，有的人的桌面相对整洁，办公用品摆放也井然有序，而有的人则杂乱无章。前者则是典型的判断型人格，他们的目的性较强，喜欢有计划、有条理的工作和生活方式，而理解型人格，则更喜欢随心所欲的生活方式，比较灵果也比较开放，但是容易优柔寡断。

10. 数据分析几个维度

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；

2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；

3、计划完成情况，及未完成原因分析；

4、时间序列预测未来的销售额、需求；

5、客户分类管理；

6、消费者消费习惯、购物模式等等

11. 多维度数据分析预测五个维度是什么

五个维度就是：市场规模；成长性；利润空间；市场竞争力和延伸性。要想打开市场，赢得市场，借助外部数据客观分析应用行业的发展规模、发展趋势是上还是下、产也本身的盈利能力、我们的竞争优势、应用市场用户的需求延伸机会点分析。

从这五点中，我们完全可以确定在企业现有产品或者服务中，利用哪些产品去打开市场，紧随其后用哪些产品赢得市场，哪些产品作为核心的盈利部分去应用推广。