数据分析中OLAP应用心得（整理5篇）由网友“glimpse”投稿提供，以下是小编精心整理的数据分析中OLAP应用心得，仅供参考，希望能够帮助到大家。
篇1：数据分析中OLAP应用心得
理性决策的基础是数据，而数据分析中，OLAP是重要且必要的工具，结合自身工作特点及心得，拙作于斯：
1.什么时候用多维度OLAP?
多维度OLAP在让数据透彻的同时，也会造成数据碎片的风险。因此，使用OLAP时一定要有目的的使用，比如在验证或推翻假设检验时对比项（控制组）的选取，抑或探求某一维度下具体指标值。OLAP可以增加数据的分辨率，但也会使数据碎片化。在数据贪心心理的作祟下，谨记在明确目标下再使用多维度OLAP。
在没有明确目的，但要探索数据时进行OLAP，一定要先在目前计算性能允许下，设定好数据的分辨率（如一层维度）。通过这样来利用OLAP对数据进行探索。
OLAP大多数时是供整个团队来自助查询的，这部分功能不宜过分延伸，因为数据计算成本很难让团队成员充分理解，
一言以蔽之：OLAP要么在有明确目的下，要么在明确限定下使用。
2.OLAP的目的：
随之而来的问题是OLAP的明确目的是什么? 如果说数据分析的目的是为判断决策提供逻辑依据，那么OLAP即是为这些逻辑依据提供分析用的原材料。一个指标值突然的显著变化，我们的目的绝不是说看遍所有维度，所有水平的指标表现，这是一种低效的方法。而宜用相关性高的维度中可能影响的水平下之数据，去推翻或支撑备择假设。如A指标在过去30天内环比波动在3%以内，但最近2天波动却达到10%，对这种异常首先进行假设，而后利用OLAP所呈现的更细粒度数据对假设进行论证或推翻。
OLAP很难解决问题，但却是解决问题道路上的重要工具。
篇2：浅谈数据分析在电子商务中的应用
浅谈数据分析在电子商务中的应用
【摘要】电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有效的分析工具。随着Internet的普及,电子商务的兴起,人们的商务理念正在改变,电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务,如何通过数据分析确定你的网店是否符合客户喜好,这是目前电子商务急需解决的问题。
【关键词】电子商务 数据分析 数据挖掘 信息技术
一、市场调查
根据一份市场调查显示;卖家本身体现的实力给人与信任可依赖程度越高,用户越愿意来购买商品。
在我评论之前,我申明一下,一家之言只代表一个群体的言论,并不能涵盖每个人的想法与判断,电子商务的数据报告只能说明趋势,并不能完全反应出每个顾客真实的意图。卖家信誉-28%。价格-26%。网站的外观和感觉-16%。网站易用性-15%。商品打折-4%。快递和交付等原因-3%。出现在搜索引擎上-2%。
这是一份市场调查的结果,数据报告对实际商业产生怎样的影响,一个关键问题就是筛选问题的分类方式,他是否独立又相互依存,论点论据之间重合度越低,数据报告能说明的问题越准确。但在这之前首先是样本数据的获取与筛选方法,这里就不追溯了。我只是想根据个人对电子商务的理解,结合这份报告说点事,实际上这一组数据比较接近我个人对网购的理解,首先我们逐条说明这些影响一个网店的因素。
二、卖家信誉
之所以被普遍认为是最重要的,是因为我们网购时并不真实的接触到产品,也并不了解向你推销商品的人是否值得可信,这都是顾客基本的一个需要认知过程,互联网上哪里去确认?当然如果你在一家多卖家的平台上,往往都会有商家信用,评论等功能,很容易通过别的顾客消费情况增加自己对商家的认知。电子商务为什么要打假信用?这只是顺应顾客需求,维护健康秩序所必须做的事情。所以作为卖家不要轻易尝试作假信用,或者你今天逃过一劫,但说不定你明天网店刚做大的时候被强行关闭了。
三、价格
价格是一道屏障,在相互比拼中,有人拼得起,有人拼不起,但如何更好的控制价格,削减顾客成本,不仅为自己赢得更多展示机会,也会赢得更多顾客。价格不会是越低廉越好,最好的平衡体系没有,只有一个方法,如何在综合上为自己赢得市场??有人习惯选一些比如3.99美元的价格,看上去不加拿一分钱顾客潜在心理是这个人没赚钱,但值得说的是商品定价因产品,因地域时间,顾客等因素制宜,现在的顾客不都是傻子,商品有的是比价机会。也有人选择款0利润或者赔本的商品推,但在商品里关联组合商品卖,通过吸引用户购买自己的组合商品或者别的商品来拉动自己销售利润;还有的人也是利用免费赠送或者赔本的方式挂商品,但通过物流利润来保证自己不亏本的方式拉动店铺其他产品行销。
四、网站的外观与感觉
有的人店铺半年一年都是淘宝默认的最烂的那套模板,也不知道为什么淘宝没更新还是咋的,我没卖过商品,还不是很了解那个,但我买东西基本不光顾这样的店铺,店主对店铺的打理程度决定了我对店主的'看法,因为信用不是绝对可靠的;产品,服务好不好,全在你的形象与行为上。
五、网站易用性
你能忍受自己在一个网站哗啦了半天结果没搞懂应该怎么买商品吗?我一个朋友,按照我的认识他也是比较理性,属于心思敏捷的,他说他在XX网站搞了好久,都不知道怎么买东西,所以以后都没去过;虽然易用的应用都还是不能被所有人接受,但简单清楚的,没有歧义的每一步流程总是好的。不过这个虽然用户关注的多,但我觉得但凡有点认识的,认识相应语言的人大概都明白很多网购系统的操作流程。这里就不说什么了。
篇3：中国服装行业电子商务应用数据分析
中国电子商务研究中心主任曹磊首度发布了《中国服装行业电子商务应用报告》，揭示了当前我国服装电子商务行业的现状、特征模式与发展趋势等。报告对度中国服装电子商务市场数据、发展现状、商业模式进行了分析，并对淘宝网、凡客诚品、中国服装网、银泰网、KINGLANDSQ等典型电商案例和数据解读进行深入的解剖，同时还对服装行业电子商务的未来发展进行了预测。
据该报告显示，20第2季度中国网上零售市场交易规模达到1924亿元;其中服装类商品销量达到445亿元，环比增长8%，同比增长68.9%;服装作为最受用户青睐的网购产品越来越关注。
曹磊通过该报告指出，服装行业开展电子商务存在着“天然优势”，表现在：降低成本，提高效率来获取利润。时尚的变化要求服装企业实时跟踪市场行情，预见客户需求变化，迅速对客户要求做出反应;而电子商务，通过对用户兴趣度的调查和客户反馈信息的搜集，恰恰为企业实现这一目标提供了一种低成本的技术手段。
而目前，服装行业电子商务存在的主要问题也不少，如在综合B2C零售领域，主要问题是企业与品牌供应商的渠道拓展成本大。对于网络品牌零售商而言，主要问题表现在商品线单一，推广成本巨大方面。对于传统品牌网络零售商，问题表现在品牌单一、渠道建设与运营成本较高。而对于垂直B2C零售商，主要问题则为推广成本巨大，毛利非常低。
传统品牌服装企业加速了电子商务的步伐，目前仅淘宝上就有超过5000家传统服装企业通过不同形式开展网上直销。另据中国电子商务研究中心数据监测，有超过75%的品牌服装企业“触网”。
对于目前传统服装企业面临的问题，中国电子商务研究中心特约研究员、中国服装网CEO陈学军向记者透露出了几大对策，首度涉足电商的企业要做好“交学费”准备，企业应尽可能避免与现有渠道“冲突”，开发独立“网络品牌”;金兰世群应重视电子商务运营、技术等人才的投入，再则要注重分工与外包，切忌“一揽子”自己干;最后做电商要由“粗放型”向“精准型”过渡。
报告指出，中国与国外服装电子商务的差距主要表现在：信息系统的集成度不够、人才培训工作亟需加强、行业标准和规范缺乏、企业信息化资金投入严重不足、企业参与电子商务的积极性有待提高等方面。
对中国服装行业电子商务的发展看法，陈学军表示，对网民来说,主要是要识别电子商务网站真伪和诚信度,同时注意自己支付的安全性;服装企业尤其是中小企业应该抓住机遇,化被动为主动开展电子商务，中小企业一般可以先通过B2B或B2C的方式开展电商应用;而电子商务服务企业应转向“精准型”发展，用户提供专业个性化服务。
[中国服装行业电子商务应用最新数据分析]
篇4：分析型电子政务应用中数据质量问题的解决办法
分析型电子政务应用中数据质量问题的解决办法
我们在“数据质量是分析型电子政务应用的基础”一文中说明了：在分析型电子政务应用过程中，数据是整个分析型电子政务应用的基础，数据质量也将直接影响到分析型电子政务应用是否成功，是分析型电子政务应用成功的 关键。数据质量体现在数据的完备性、完整性和安全性三个方面。在分析型电子政务应用中，数据首先应该是充分的、完备的、不能缺失，其次数据应该是实体完整的、参照完整的和保持域完整的，最后数据应该是安全的、可审计的，防止被篡改、窃取、重置以及未经授权的访问、存取等。根据Gartner Group近期研究报告表明，财富1000强企业中的25%都在管理和使用较差质量的数据。TDWI（数据仓库研究院）关于数据质量的报告里称，数据质量问题每年将为美国商业带来6000亿美金的损失。然而目前很多政府机构、公司企业等对于数据质量问题都缺乏正确的认识，理解上比较狭义，往往认为数据质量问题仅仅是系统中存在着缺失的数据或者是错误的数据，缺乏全面、正确的认识。总结起来，关于数据质量问题的片面理解主要表现在如下几个方面：
1、数据质量是一个技术问题，不是一个应用问题。
尽管IT技术部门能够协助确定数据质量的问题发生所在，但是分析型电子政务应用的使用者却主要来自政府业务工作领域，业务部门需要利用数据和流程来处理业务工作，也需要为数据完整性、完备性和安全性所对应的各个方面给出定义和语义层次上的解释。数据质量问题往往耗费较多资源、提高管理成本，因此业务部门还需要在数据质量和对应的ROI两个方面进行分析，从而获得一种平衡。IT技术部门能够通过技术操作和管理这些数据，而业务部门需要就如何管理和操作给出定义和解释，因此可以说，数据质量问题不单单是一个技术问题，而需要来自业务和技术两个方面的融合。
举例而言，我国的电子政务建设过程中所出现的信息孤岛问题、应用碎片问题、由于部门分割、业务系统独立、重复建设所导致的数据无法或缺乏共享、数据分散存储和管理、数据重复采集等问题。这些问题均可能对数据质量造成严重的影响，但是仅仅依靠IT技术人员是无法解决这些问题的，而是需要来自政府机构业务部门和IT技术部门双方的努力共同完成。
2、数据质量问题可以通过数据转换工具来解决。
现在市场上有许多公司在研发和销售专业的数据转换工具，该类工具一方面可以将存储于基础数据库中的数据进行采集、清洗、处理、转换，另一方面能够将转换后的数据装载、存储到数据仓库中。目前很多单位往往会有这样一种想法：购买了一个数据转换工具，就能够解决数据质量问题。的确，数据转换工具能够解决一部分数据质量问题，能够清洗掉一些对于数据智能分析无益的数据，能够按照数据仓库建设的要求将数据从基础数据库转换到数据仓库之中，但是数据转换工具本身则无法对数据的完整性给出保证，无法保证转换后的数据的一致性和完整性。
3、数据质量问题产生的根本原因在于数据录入过程中产生的错误。
在分析型电子政务应用过程中，某些单位认为只要在数据录入的时候录入正确的数据，保证与数据的要求相一致，就能够根本解决数据质量问题。
实则不然。保证数据录入的时候输入正确的数据是数据质量最基本的要求，关键还要看如何使用这些录入的数据，录入数据的正确性并不能对数据的完整性和一致性提供保证。比如一个政府机构中的两个部门在录入人员信息的'时候，要保证数据实体和参照的完整性，比如不能出现人员ID同时为2的人员、不能在一个部门系统中录入的人员在另外一个部门系统中进行重复录入和采集等。在这种情况下，虽然大家都能够录入正确的数据，但是却不能保证重复采集、参照不完整等问题。因此在保证录入正确数据的前提下，保证数据能够正确的得到应用也是非常关键的。
4、标准化的BI工具将消除分析型应用中的数据质量问题。
有些厂商认为：BI标准化将消除分析型应用中的数据质量问题。目前已经出现了很多标准化的应用工具，用于数据转换、OLAP分析、智能展现等。基于同一套基础数据，使用不同的标准化工具将带来相同的分析结果，虽然展现的效果可能不同、展现的风格、界面等有所差异，但是分析所获得结果是一致的。BI工具的应用能够节省成本、提高效率，但是应当注意的是，数据质量并不会因为使用什么BI工具而得到解决，关键在于如何应用这些数据，如何能够在应用的过程中，保证数据的完备性、完整性和安全性。
因此对于分析型电子政务应用中的数据质量问题，应当抛却片面、狭义的理解，换之以全面、广义的认识，从管理、建设、技术、工具多个方面采取相应措施，从而在我国电子政务建设过程中，真正获得高质量的数据，并在分析型电子政务应用中真正发挥重要的作用。
篇5：数据包络分析在城市环保中的应用
数据包络分析在城市环保中的应用
摘要：城市环境保护的相对有效性评价是环保工作中的`重要内容,提出了城市环境保护指标体系,并应用数据包络分析对城市环保的相对效率评价进行了定量研究.作 者：李涛 Li Tao 作者单位：天津大学管理学院,天津,300072 期 刊：安徽农业科学 ISTICPKU Journal：JOURNAL OF ANHUI AGRICULTURAL SCIENCES 年，卷(期)：2007, 35(1) 分类号：X11 关键词：数据包络分析 城市环境保护 相对有效性★ 多维交叉分析
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