多维度数据分析是什么？该怎么做？

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做数据分析的同学们都遇到过这个问题：从多维度分析问题，提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单，可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表，结果只落得业务一堆抱怨： “你这一堆说明了啥！” “你的重点在哪里？” “你的维度太单一了！” 好！冤！枉！ 明明出了那么多组数据，为什么还被说“分析维度不够多？”今天我们系统解答一下。问题的本质是： 业务口中的“多维度”，完全不是你想的那个“多维度”。 一、数据分析眼中的多维度  对数据分析师而言，多维度，往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子：3月份销售额3个亿。这就是一个指标，没有拆分维度。如果加了分类维度，就是下边的效果： 注意：比起只看总数，用多维度拆解数据，是能更精确地定位数据的。常见的方法有两种：一、添加过程指标；二、按业务 ………………………………