多维度数据分析该如何做？
【摘要】对于做数据分析的朋友来说，经常会被要求：从多维度角度来分析数据。那么，多维度数据到底是哪些维度呢？事实上，数据分析里面的多维度不同于其他的多维度，它往往指的是数据指标的拆分维度。所以，多维度数据分析应该如何做呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！
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。
关于多维度数据分析该如何做的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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