如何將原始數(shù)據(jù)劃分為維度統(tǒng)計(jì)在維度統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分為三種:基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和用戶模型數(shù)據(jù)。如何在BI系統(tǒng)中對(duì)同一數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析？多維數(shù)據(jù)如何做出清晰的折線圖？很多人都遇到過(guò)類似的“痛苦”，在進(jìn)行數(shù)據(jù)的多維對(duì)比分析時(shí)，比如上面的例子:不同日期維度和不同地理維度的數(shù)值對(duì)比，往往一個(gè)數(shù)據(jù)圖表無(wú)法直觀展現(xiàn)效果，你也不想直接把一個(gè)“坨”的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在一個(gè)表格里，這時(shí)候“對(duì)比拆分”功能就顯得尤為重要了。

極簡(jiǎn)互聯(lián)網(wǎng)云客服AI賦能服務(wù)和客戶。極簡(jiǎn)互聯(lián)網(wǎng)客服系統(tǒng)只有具備以下功能，才能真正幫助企業(yè)客服工作勝任渠道眾多、客流分散、流量不穩(wěn)定、客服能力參差不齊、離職率高、培訓(xùn)管理困難等問(wèn)題。1.全渠道線上，一后臺(tái)全部回復(fù)微博、Tik Tok、網(wǎng)頁(yè)/H5、手機(jī)APP、微信客服、微信官方賬號(hào)、小程序郵件等，新老渠道，只要客戶能找到你的地方，一個(gè)后臺(tái)都能響應(yīng)。

3.智能輔助，規(guī)范高效，可以有效輔助客服工作流程，提高工作效率，規(guī)范客服工作習(xí)慣，方便客服人員的培訓(xùn)、任用和管理。4.精準(zhǔn)服務(wù)，完整記錄客戶信息，精準(zhǔn)識(shí)別訪客訪問(wèn)渠道和訪客ID，記錄訪客軌跡。支持自定義展示客戶信息、商品卡片、客戶信息、歷史對(duì)話等功能，幫助客服精細(xì)化服務(wù)每一位消費(fèi)者。

今天，我想和大家分享一個(gè)有用的數(shù)據(jù)函數(shù)。先賣了吧。在分享之前，我們先來(lái)看一些實(shí)際的工作場(chǎng)景?，F(xiàn)在是月底。我們需要顯示本月各省訂單分布情況，但是30多條折線顯示不出來(lái)。沒(méi)有人愿意看到一堆密密麻麻的線！如果要對(duì)比分析團(tuán)隊(duì)中10個(gè)銷售經(jīng)理的業(yè)績(jī)，拿出10張圖表來(lái)一一對(duì)比，太麻煩了吧？店里有上百個(gè)SKU。老板想比較和檢查每臺(tái)SKU的銷售數(shù)據(jù)。要不要我做N個(gè)圖表？

很多人都遇到過(guò)類似的“痛苦”。在進(jìn)行數(shù)據(jù)的多維對(duì)比分析時(shí)，比如上面的例子:不同日期維度和不同地理維度的數(shù)值對(duì)比，往往一個(gè)數(shù)據(jù)圖表無(wú)法直觀展現(xiàn)效果，你也不想直接把一個(gè)“坨”的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在一個(gè)表格里。這時(shí)候“對(duì)比拆分”功能就顯得尤為重要了！在介紹“反差分裂”之前，先普及一下什么是維度、反差、價(jià)值觀(數(shù)據(jù)必須要看，但大神可以忽略不計(jì)):維度:是事物或現(xiàn)象的一些特征，可以簡(jiǎn)單理解為X軸，比如性別、地域、時(shí)間。

描述性統(tǒng)計(jì)分析是用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)描述數(shù)據(jù)特征的分析方法。這個(gè)描述看似簡(jiǎn)單，其實(shí)是很多高級(jí)分析方法的基礎(chǔ)工作。很多先進(jìn)的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)都有一定的假設(shè)和適用條件，可以通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析來(lái)判斷。我們還會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多分析方法的結(jié)果都或多或少穿插著描述性分析的結(jié)果。描述性統(tǒng)計(jì)主要關(guān)注數(shù)據(jù)的三個(gè)內(nèi)容:1 .集中化趨勢(shì)2。離散趨勢(shì)3。數(shù)據(jù)分布描述集中趨勢(shì)的指標(biāo)有均值、眾數(shù)和中位數(shù)，其中均值包括截?cái)嗑?、幾何均值和調(diào)和均值。

如何在Excel中使用表格樣式sumifs和vlookup 1逐步閱讀如何在Excel中使用表格樣式sumifs和vlookup。工具/原材料Excel方法/步驟首先，打開(kāi)Excel。沒(méi)有的話可以自己去網(wǎng)上找破解版的office。百度能找到很多。請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片說(shuō)明。請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片說(shuō)明。應(yīng)用表格樣式時(shí)，注意不要選擇合并的單元格。

折線圖，我想大家都很熟悉。在職場(chǎng)中，做工作報(bào)告時(shí)，如果涉及到數(shù)據(jù)分析，很多人喜歡用折線圖來(lái)展示，而不是用密密麻麻的數(shù)字填寫(xiě)表格。畢竟文字不如表格，表格也不像圖片。折線圖可以更清晰直觀地展現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)或數(shù)據(jù)差異。但如果數(shù)據(jù)涉及的維度更多，折線圖應(yīng)用不好就會(huì)弄巧成拙?，F(xiàn)在我們來(lái)看一個(gè)例子，比如下表，應(yīng)該用折線圖顯示。

所有的虛線都是重疊的。想看某個(gè)省的數(shù)據(jù)，就得睜大眼睛去找。這樣的折線圖似乎比表格好不到哪里去。人家折線圖長(zhǎng)這樣怎么辦？圖1:圖2:圖1:各省用折線分析業(yè)績(jī)?cè)露茸邉?shì)。圖2:每個(gè)月一條折線，分析不同省份的業(yè)績(jī)排名。

當(dāng)水平觀察時(shí)，脊側(cè)變成一個(gè)峰。當(dāng)我們從不同的角度看待事物時(shí)，往往會(huì)得到不同的結(jié)果。分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象。比如現(xiàn)在分析某個(gè)地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)。如果我們分析年銷售額，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)年銷售收入是成比例增加的。這是一個(gè)好結(jié)果。但如果從客戶的角度分析，管理員可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些老客戶的銷售額在逐漸減少。

這個(gè)結(jié)果不是很理想。老客戶的流失，很大程度上說(shuō)明企業(yè)的客戶滿意度不是很高，或者說(shuō)客戶的回頭率不理想。從這個(gè)案例可以看出，在分析BI數(shù)據(jù)時(shí)，同樣的數(shù)據(jù)要從多個(gè)緯度進(jìn)行分析。這是管理的需要。在本文中，讀者就如何做好這項(xiàng)工作談?wù)勛约旱目捶?。第一，用戶可以根?jù)自己的需求添加適當(dāng)?shù)木暥?。出于?duì)企業(yè)個(gè)性的考慮，設(shè)計(jì)者在開(kāi)發(fā)BI系統(tǒng)時(shí)，很難考慮到企業(yè)需要的分析緯度。

在維度統(tǒng)計(jì)體系中，數(shù)據(jù)分為三種:基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和用戶模型數(shù)據(jù)。精準(zhǔn)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)定義用戶模型(persona)定義精準(zhǔn)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)UV(UniqueVisitor):獨(dú)立訪客，將每臺(tái)獨(dú)立電腦(基于cookie)視為一個(gè)訪客，一天內(nèi)(00:0024:00)訪問(wèn)你網(wǎng)站的訪客數(shù)。

PV(頁(yè)面瀏覽量):用戶每次訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站，記錄一次訪問(wèn)次數(shù)，即頁(yè)面瀏覽量或點(diǎn)擊量。用戶多次訪問(wèn)同一頁(yè)面，訪問(wèn)次數(shù)累加，IP:指獨(dú)立IP的數(shù)量。同一IP地址在00:0024:00內(nèi)只計(jì)算一次，人均PV:指每個(gè)訪問(wèn)者在所選時(shí)間范圍內(nèi)訪問(wèn)網(wǎng)站的PV數(shù)。這一數(shù)值不是簡(jiǎn)單地通過(guò)人均PVPV/紫外線得出的，考慮到有非正常手段獲取流量，我們用更精確的算法來(lái)獲取這個(gè)值。