数据分析的几个维度
数据分析需要5个维度。分别是用户维度、运营维度、产品维度、市场维度、经营者维度。从这几个维度出发对数据进行一个全面的分析，所谓维度，即事物的某种特征，比如：时间、性别、地区等。
数据质量有几种维度?分别是什么?
完整性
数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等
一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等
准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策
唯一性
用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同，流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题
关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。
真实性
数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确经营决策必不可少的***手 资料。
及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。
逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核
离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W
自定义规则由需求方自定义相关规则
波动稽核
与上周环比稽核波动情况
强弱规则
每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方式是有帮助的
我们最终的目的是希望做到页面可配置
什么是数据的维数？
数据的维数一般是指数据不相干的几种特性，如对温度采集得到的一串数据序列，每一个数字代表着两个个属性，时间，温度大小。对于不同的研究对象，所得到的数据维数不同，因为他们的属性不同。
app数据分析的五大维度是什么?
①对app产品用户规模及质量有个清楚的了解
比如，当下用户活跃程度，新增用户指标，用户组成的指标，用户存留率多少，每一位用户总活跃天数的统计等等，都是要有一个详细的了解才是。只有这样才能更好的检验app经营推广的效果，尤其是新增用户数占据的比例多少可以展现出app运营的健康状况，一旦出现新增用户降低，说明app推广上出现了问题，作为运营者得想办法解决了。
②对参与度的合理分析
如何对参与度进行分析其实并不难，它主要是指app在线启动次数指标，在线使用时长，访问页面，使用时间间隔等等。其中app在线使用时长加上启动次数和活跃数可以多维度的展示用户对产品的参与程度。
③渠道分析也必不可少
其实对app推广渠道的分析，真正的用意是研究推广所引入的客户是否是真人在使用，如果是机器刷出来的只能算作是刷量的，没有实际意义。
④app自身功能分析
app功能分析也是五大app数据分析维度中必不可少的一部分，所谓的功能分析主要从app功能活跃程度，新功能上线测试效果，页面访问路径、客户属性、成功交易等路径进行分析。
⑤客户属性分析
所谓的客户属性的分析，是针对性最强大的一个类型。如app设备终端分析，网络和运营商分析，客户所在地域分析，用户画像分析，自然属性和商业属性分析等方面，都能够测试出目标客户对app产品的关心力度。
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