一、零售行业数据分析从哪些维度分析？
我认为零售行业数据分析可从人、场、货三个纬度分析。
人又分为用户跟员工：
员工常见的指标有：新老员工占比、完成率、成交率、投诉率、员工流失率等
用户常见的指标有：新增用户数、客单价、留存率、回购率、流失率等
场：
场常见的指标有：坪效、完成率、同比增长率等
货：
货常见的指标有：订单执行率、库存周转率、库龄、动销率，折扣率、销售占比等
二、个性维度分析？
第一维度：内向型偏好(I)VS外向型偏好（E）
内向型/外向型被排在性格类型四个维度的第一维度，代表着能量获取的方式。
内向型偏好(I)
内向型偏好的人能量、焦点和注意力更多的集中在内部世界，他们需要在独处时获取内心的能量，这样才能保持活力，而过多、过久的外部刺激对于他们来则是一种能量的消耗。
他们需要与自己的思想、情感、觉知进行对话，来完成“充电”的过程。
所以对于外部的瞬息万变可能有一种“被动接受”的感觉，例如不喜欢在热闹的场合待得太久，也不太喜欢在公开场合发表自己的看法，更喜欢以独处的方式思考问题。
外向型偏好(E)
外向型偏好的人倾向于从外部世界获取能量。往往，他们更需要在跟外界的接触、跟别人交谈的过程中获取能量，否则他们很可能会感到空虚无聊。
他们非常容易“自来熟”，喜欢跟同事、朋友、陌生人交流，他们的交际圈特别广，每到一个新的地方，都可以迅速找到一起玩耍的小伙伴——整个过程中，他们获得了源源不绝的能量。
他们喜欢在交谈中思考，所以他们总是滔滔不绝，不断说出当下的想法，当“表达自己的想法”受到阻碍时，他们就会特别厌倦，因为释放能量的通道（说个不停）受阻，所以可能会马上离开。
他们喜欢尝试和体验新鲜的事物，对外部世界充满好奇。
大多数人都能很轻易的判断出自己属于哪一种偏好（注意是偏好，没有绝对的外向和内向，只是内外向的程度可能不同）。
但是也有很多读者说自己内外向程度差不多，测试结果也是时而外向、时而内向，还有一些读者反映说自己曾经是外向型性格，后来变成了内向型性格。
在这里，我想说，一个人的性格在儿童时期已经确定，而且很难再改变。但是每个人的生长环境和受教育的程度、经历的事情都有所不同，在这个过程中，自己本身的性格是否被压抑、另一种性格偏好是否得到锻炼发展等等，都会影响一个后天的行为模式。
例如一个性格内向偏好的孩子，如果周围有很多外向型偏好的家人和朋友，那么他可能会学习、模仿他们，得到一些外向型技能的发展，但是他骨子里还是内向型偏好。
而一个外向型偏好的人，如果他的生长环境、受到的教育，都要求他成为一名不外露、不张扬，要自省的人，或者在成长过程中遇到常人没有经历的一些变故，那么他也可能变得沉默寡言，喜欢一个人呆着，行为模式看起来很像内向型偏好的人。
在判断自己的性格类型时，就要学会去除这些影响因素，即在没有外在的影响和压力，没有别人的要求和期待，只是自己做选择的话，特别是在童年时期，你的想法、状态和行为模式是怎样的，是更偏向内还是外？
第二维度：直觉型偏好（N）VS感觉型偏好（S）
性格类型的第二个维度：感觉（S）和直觉（N）所代表的就是人们搜集信息、感知世界的方式，也就是感知功能。
例如，我们找一份工作时，会搜集行业信息、公司信息等，然后做出判断。
在搜集公司信息时，一般会考虑公司规模、薪资水平、企业文化、工作氛围等信息。
感觉型（S）会更注重“实感”的东西，也就是看得见摸得着的，例如公司规模、薪资水平，公司管理制度等。如果一个公司薪资和管理制度等符合自己的预期，他就可能会选择这家公司。
而直觉型（N）注重精神层面、内在价值感的东西，比如这家公司的企业文化是否跟自己内心追求的一致，公司对未来的设想和展望是否跟自己的预期一致，这是直觉型（N）的人更关注的东西。
不同偏好性格的人，导致他们在搜集信息时侧重点不同，也会直接影响做决定的过程。
在生活中，每个人都会同时用到感觉（S）和直觉（N），判断自己属于哪一种偏好类型的原则是：你使用哪种感知功能最多或者更擅长，或者说在大多数时候你会更倾向于使用哪种感知功能。
对感知功能偏好的判断，并没有像判断内（I）外（E）向偏好那么简单。
一般来说：感觉型（S）偏好的人更务实，注重事物的细节，更热衷制定、遵守各种规章制度。
直觉型（N）偏好的人更天马行空，注重事物的意义感，喜欢憧憬未来，擅长创新、创造性活动。
第三维度：思考型偏好（T）VS情感型偏好（F）
第三维度是人们做出判断的过程，也称判断功能。
情感型（F）和思考型（T）的含义就是，人们在第二维度（S/N）通过感知功能搜集信息后，进行判断、决策，做出决定的过程（方式）。
情感型（F）偏好的人倾向通过对事物做出个人的和主观的价值判断，来决定“好坏”。他们通常是感性的、情绪化的、友善的、情感丰富的，给人的感觉很可能是温暖、热情。
思考型（T）偏好的人倾向通过客观的、逻辑的分析来判断一个事物的“对错”。他们通常是理性的、坚定的、冷静的，给人的感觉很可能是果断、冷峻、富有原则性。
比如说读这篇文章时，情感型的偏好的人可能会因为晦涩难懂，没有让自己有愉悦的阅读体验而放弃阅读。
思考型偏好的人会思考文章的逻辑性，给出客观的评价，如果对自己有用，他就认为这是一篇好文章。
第四维度：判断型偏好（J）VS感知型偏好（P）
性格类型第四维度的涵义是：面对外部世界时，你更倾向于使用感知功能（第二维度）还是判断功能（第三维度），是一个人面对外部世界的生活态度。
感知型偏好（P）即，大多数时候更自然而然的使用感知功能多于判断功能。
举例：要做一个决定时，他会把时间大量的花费在搜集信息上，而迟迟无法做出一个决定或者判断，他总觉得搜集的信息还不够或还不足以去做出判断。
判断型偏好（J）即，大多数时候更自然而然的使用判断功能多于感知功能。
当做一个决定时，他一般不会在搜集信息方面花费太多的时间和精力，而是想要快速的做出决定，得出一个结论，一个确定性的结果。
可以简单的理解为：感知型偏好（P）的人看重过程，判断型偏好（J）的。人看重结果。
通常情况下：判断型偏好的人（J）：更加偏向于控制、做计划、判断、下结论、做决定
感知型偏好的人（P）：
更加偏向于体验、随性、顺其自然、随遇而安、随机应变
以上是性格类型的四个维度涵义解析，旨在帮助读者不仅仅只是通过测试知道自己的性格类型仅仅是四个字母而已。
我们更要知道每个字母所代表的涵义，从而在几次测试结果不同的情况下，可以准确判断自己的性格类型。
三、多维度分析？
多维尺度分析是市场调查、分析数据的统计方法之一 . 通过多维尺度分析,可以将消费者对商品相似性的判断产生一 张能够看出这些商品间相关性的图形
四、bi维度分析思路？
随着数据的重要性的显现，不同于传统BI的仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。
（2）数据来源变得广泛，快速迭代的数据成为新的需求
随着数据挖掘和AI技术成熟，数据来源广泛，BI人员可以接触到各类数据。
据karlin venture预测：2020年，每个人每秒会产生1.7MB数据，所以能快速处理及时更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。
五、分析维度是什么？
基本含义：分析纬度（英语：Analysis）的概念是指在头脑中把事物或对象由整体分解成各个部分或属性。尽管“分析”作为一个正式的概念在近年来才逐步建立起来，这一技巧自亚里士多德（公元前384年至322年）就已经应用在了数学、逻辑学等多个领域。
六、什么是维度分析？
维度是事物“有联系”的抽象概念的数量，“有联系”的抽象概念指的是由多个抽象概念联系而成的抽象概念，和任何一个组成它的抽象概念都有联系，组成它的抽象概念的个数就是它变化的维度，如面积。此概念成立的基础是一切事物都有相对联系。
从哲学角度看，人们观察、思考与表述某事物的“思维角度”，简称“维度”。
例如，人们观察与思考“月亮”这个事物，可以从月亮的“内容、时间、空间”三个思维角度去描述；也可以从月亮的“载体、能量、信息”三个思维角度去描述。
七、人员结构分析几个维度？
在人力资源数据分析里，对公司的人员结构做数据分析是人力资源数据分析里最基础的一部分，因为公司的人员结构属于静态的数据，没有太多的计算，所以在分析的时候相对来说是基于静态数据的分析，在人员结构分析里，公司的人员分布是经常会涉及的一个数据分析，我们就以下面这个案例来讲讲如何进行人员的分布的分析。
首先请看原始数据：
这是一个区域的人员的原始数据表， 首先我们来做表的分析，这个表有2个维度，一个是区域一个是店铺的类型。然后表的度量是人数单位 ，一般在这种交叉的结构表里我们的分析思路是
1.分析整体的大的数据，先分析每个城市的人数，和每类店铺的人数
2.在交叉进行分析，以城市为维度，在分析每个城市 每类店的人数，比如海南每类店的人数
3, 以每类店为维度，来分析，某类店每个城市的人数，比如A类店，每个城市的人数，
在进行数据分析的时候我们一般都是以图表的形式进行沉陷，对于上面这个表的关系明显是属于数量的关系，所以我们用的是条形图来进行各个数据的对比。
八、需求分析五个维度？
1、功能需求：首先要搞清楚需求的功能，例如：系统的登录、注册、查询、管理等。
2、性能需求：要求系统的性能，例如：系统的响应时间、执行时间等。
3、安全需求：涉及到系统的安全，例如：数据安全、权限控制等。
4、易用性需求：涉及到系统的易用性，例如：系统的界面设计、管理界面的友好性等。
5、可维护性需求：涉及到系统的可维护性，例如：程序的可维护性、系统的可扩展性等。
九、多维度分析的特点？
比如一个典型的商品销售数据库，记录了商品销售的详细情况，则我们可从这么几个方面来对销售数据进行分析：
从产品的角度，可以按产品的类别、品牌、型号来查看产品的销售情况；
从客户的角度，可以按客户的类别、地区等来查看产品的购买情况；
从销售代表的角度，可以按销售代表的部门、级别等来查看产品销售业绩；
从时间的角度，可以按年度、季度、月份等来观察产品销售的变动情况。
其中产品、客户、销售代表、时间分别是四个不同的维度，每个维度都从不同方面体现了销售数据的特征，而每个维度又可按粒度的不同划分成多个层次，称为维度成员，多维分析中另一个重要的概念是数据指标，简称指标，指标代表了数据中的可度量的属性，在上面的销售数据中有两个重要的指标是销售数量和销售金额。
十、相关性维度分析？
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。