【多维度数据分析】如何改变多维数据？将数据导入BDP进行维度拖动设置和拖动分析 ， 可以实现多次维度更改 。2.多维分解根据分析需要，对指标进行多重分解维度，2.多维分解根据分析需要，对指标进行多重分解维度，比如你可以根据数据的概念特征把数据分成几个不同的维度，用因子分析、回归分析、结构方程模型等方法对不同的维度的数据进行分析 。
1、Excel技巧,多 维度的数据如何做出一目了然的折线图?折线图，我想大家都很熟悉 。在职场中 ， 如果数据分析涉及到工作汇报 ， 很多人更喜欢用折线图展示，而不是用密密麻麻的数字填写表格 。毕竟文字不如表格，表格也不像图片 。折线图可以更清晰直观地展现整个数据趋势或数据差异 。但如果数据涉及很多维度，折线图不但没有应用好，反而弄巧成拙 。现在我们来看一个例子，比如下表，应该用折线图显示 。
所有的虚线都是重叠的 。想看某个省的数据，就得睁大眼睛去找 。这样的折线图似乎比表格好不到哪里去 。人家折线图长这样怎么办？图1:图2:图1:各省用折线分析业绩月度走势 。图2:每个月一条折线，分析不同省份的业绩排名 。
2、调研报告 数据分析方法有哪些?1、简单趋势通过实时获取趋势，了解供应商的及时交货情况 。如产品类型、供应商区域(流量系数)、采购金额、采购金额占供应商的比例等 。2.多维分解根据分析需要，对指标进行多重分解维度 。如产品采购金额、供应商规模(待量化)、产品复杂程度等 。维度.3.转化漏斗根据已知的转化路径，借助漏斗模型分析整体和每一步的转化情况 。常见的转型场景包括不同供应商的及时交货率趋势 。
5.仔细查看路径数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探究供应商与我公司的互动过程；然后发现问题，启发或者检验假设 。6.留存分析留存分析就是探究用户行为与回访之间的关系 。一般来说，我们所说的留存率是指一段时间内“重复其行为”的“新新供应商”的比例 。通过分析不同供应商群体和使用过不同功能的供应商的留存差异，可以找到供应链的优化点 。
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