多维数据分析是一种数据分析方法，它可以处理包含多个因素（维度）的数据集。这种方法能够将数据集转化为易于理解和分析的形式。本文将为您详细介绍什么事多维数据分析，以及一些工具推荐和附带案例以供您参考学习。

1、多维数据分析

在进行数据分析的过程中，我们如果想要了解数据，就需要从不同维度去探索。如果仅仅从单一维度去分析，很有可能会遗漏掉重要的数据信息。

在多维数据分析中，数据被组织成一个多维立方体，其中每个维度代表一个因素。例如，一个销售数据集可以包括时间、地点、产品类型和销售额四个维度。多维立方体将这些维度组合在一起，以便用户可以轻松地查看和分析数据。

2、多维数据分析工具

有许多工具可用于进行多维数据分析，其中包括商业智能软件、数据仓库和在线分析处理（OLAP）工具。这些工具可以帮助用户创建和管理多维立方体，并允许用户对数据进行交互式探索。

帆软旗下的FineBI作为大数据分析软件和可视化数据平台，也提供了多维数据分析的方法，可以帮助您轻松实现多维的数据分析。以下给出案例，或者您可以前往demo库进行在线试用，FineBI提供永久免费的个人版。

FineBI 重要的特点在于他的灵活性可以快速拖拽维度和指标，得到分析结果；若使用传统工具，频繁从多个维度创建或切换图表则会花费很多时间。下面请大家跟随我一起从多个维度来对「销售额」进行分析吧。

首先我们准备一张多维度的数据表。上传 销售数据.xlsx 至 FineBI ，并使用它创建组件。

2.1 从年份分析

以年份作为维度分析销售额，可以看出销售额随年份逐渐增长，表明近几年运营状况越来越好。如下图所示：

2.2 从月份分析

只从年份上来看销售情况还是过于笼统，我们近一步从月份上来看销售额走势。

可以观察到每年七月份销售额骤降，1-4 月份销售额也很低。观察到数据展示出来的信息后，我们可以循着他去发掘背后的原因。

2.3 从地区/类别分析

为了能够寻找到更多的数据信息，我们试着从更多维度去分析「销售额」，拖入「地区、类别」字段，如下图所示：

从上图可以看到，除了「中南」地区外，其余地区都是家具类别的销售额最高。由此我们发现异常后，可以进一步去发现原因，是由于中南地区的竞争对手较强，还是中南地区家具部门消极怠工，寻找提升家具销售额的机会。

2.4 总结

以上我们分别从年份、月份、地区/类别这些维度对「销售额」进行观察，得出了多个数据信息。可见如果从单一维度分析的话，可能会遗漏掉重要的数据信息，所以我们在进行数据分析的时候，要多多切换角度或维度，使用 FineBI 灵活切换。

3、多维数据分析案例

在实际应用中，多维数据分析可以用于许多领域，包括销售、市场营销、金融和医疗保健。例如，在销售领域，多维数据分析可以帮助企业确定最畅销的产品类型和销售地点，以便他们可以制定更有效的销售策略。

以下提供一些多维数据分析的案例，供您参考学习：

4、多维数据分析总结

总的来说，多维数据分析是一种非常有用的工具，可以帮助用户更好地理解和利用他们的数据集。通过学习别人的优秀的数据分析案例有助于您快速了解大概流程和学习提炼中心思想，对您吸收相关知识非常有效。除此之外，趁手的工具也是您做多维数据分析的必备武器，FineBI 提供永久免费的个人版，您可以前往demo库进行在线试用。

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