多维交叉分析

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1、我们在进行数据分析的时候，大部分时间都在使用趋势分析、比较分析、细分分析这三类方法，但其实还有一个方法我们也会经常使用一一交叉分析，尤其是在排查数据异常的问题时，交叉分析就能展现其强大的威力。另外耍跟人家说声抱歉的是博客的更新频率可能没冇那么频繁了，但是尽量每个月至少能发布一篇，希望文章的质量冇所保证，还是欢迎人家留言讨论，能够发起一些有趣的话题，一起拓展在网站数据分析方面的思路。什么是交叉分析？交叉分析是指对数据在不同维度进行交叉展现，进行多角度结合分析的方法，弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题。交叉分析以多维模熨和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分

2、的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章一一数据立方体与OLAP。细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP屮的钻取(Drill・down),比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份屮各城市的数据，是基于地域维的下钻。交义分析不再局限于一个维度，就像数据立方体与OLAP文章中的立方体，是基于不同维度的交叉，时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现，可以通过OLAP的切片"(Slice)和切块(Dice)操作查看例如上海市在3月份的电子产品的销售情况，这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现的问

3、题。所以，交义分析是基丁•不同维度横向地组合交叉，而不是细分在同一维度的纵向展开。交叉分析的展现形式交叉分析涉及多维度的组合，虽然图表和表格都可以进行展现，但因为图表所能表达的数据有限，且比较不容易把多个维度的交义关系展现出来，在交义分析中不太常用，通常以表格为主。我们平常在看的表格通常被叫做二维表，一般第一列放置一个维度，如口期，表头罗列各类指标(其实所冇指标也可以被认为是一种特殊的维度一一指标维)，这样行列的两个维就组成了最常见的二维表。二维表可以进行扩展，进而展现更加丰富的维度：第三维度指标维第维度第维度数据区域如上图就是典型的基于表格的多维度交叉分析的布局，在行列中分层次

4、放置多个维度，如果我们只显示一个指标，那么这里的指标维就没有显示的必要了。其实Excel的数据透视表(PivotTable)就是交叉分析的利器，我在数据的报表和报告这篇文章中提到过数据透视表，这里还是基于那篇文章截图的原始数据，如果我们将各维度按照上面的布局形式进行展现的话，会是怎么样的效杲：时间维产品维浙江+1月3曰+1月4日+1月5日±1月6日+1月7曰+1月8日+1月9日12402157557961977312492156688832294118072181531785626865180722309419692204393299766.02%67055.46%42125.8

5、9%75336.00%L——6.64%32584.00%8287.89%22594.86%79204.68%69307.67%17017.38%11344.76%155615.78%168935.71X67417.06M109265.21%543336.33%64715.86%41405.95%75336.25%306366.92%24574.05%11705.25%17375.20%69307.68%82537.37%18906.60%157510.48%206016.98%171815.16%72005.93X108451.31%581676.12%176856.01%756

6、96.73%100897.71%534157.70%112506.81%62558.70%92707.60%449286.66%110435.00%65977.22%105756.15%460716.19%127626.16%61658.20%108727.60%566647.00%135005.73%61298.31%97838.17%474847.24%144546.12%76508.07%113135.81%565115.30%153726.21%95676.85%93244.14%539557.52%129155.88%76415.72%9855]6.38%508506.

7、45%2154875.91%1036351.02%156087L6.48%805185江苏山东5.8495.8596.1295.949&1095.3598.0396.5096.6597.70?6.2697.0397.30?6.8195.6396.3796.479看起来还不错，显示的信息非常丰富，左边包含了以天为单位时间维和产品维，可以使用展开按钮进行汇总和展开，就像是细分的操作；上面的表头部分分两层罗列了地域维和指标维，Excel的透视表提供了丰富的设置,默认展现基于各个维度的汇