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Absrtact: 우리는 데이터 분석, 추세 분석, 비교 분석,이 세 가지 방법의 세분 분석의 사용에서 시간의 대부분 하지만 사실 우리는 종종 사용 교차 분석, 특히 때 크로스 데이터 예외 문제 해결 방법

데이터 분석, 추세 분석, 비교 분석,이 세 가지 방법의 세분 분석을 사용 하 여 시간의 대부분은 우리가 하지만 우리는 종종 하는 방법이 사용 크로스 분석, 데이터, 교차 분석 문제 해결의 문제에 특히 보여줄 수 있다 그것의 강력한 힘. 이외에 블로그 업데이트 빈도 너무 자주 되지 않을 수 있지만 적어도 한 달 게시 가능한, 희망 물품의 품질 보장, 또는 오신 것을 환영 합니다, 토론에 의견을 몇 가지 흥미 있는 주제를 시작할 수 있습니다 모든 사람에 게 미안 말은, 함께 웹 사이트 데이터 분석 아이디어에 확장.

교차 분석 무엇입니까?

독립적인 차원 분석 만회 다 각 분석 방법의 조합 몇 가지 문제를 찾을 수 없습니다, 교차 분석 다른 차원에서 데이터의 교차로를 말합니다.

크로스 분석 다차원 모델 및 데이터 큐브를 기반으로 여겨질 수 있다 또한 특별 한 세분, 하지만 하위 개념 다소 다른 관심이 수 읽기 이전 문서 데이터 큐브 및 OLAP 경우. 세분의 방법은 더 기반으로 동일한 차원의 깊이 즉, 월별 데이터 요약에서 매일 데이터, 즉, 하위, 또는 데이터의 지방의 데이터 하위 보기의 지방에서 시간 차원에 참조를 세분화 기반 훈련의 지역 차원 같은 OLAP (드릴 다운), 드릴링 합니다. 교차 분석은 한 차원에 국한 이상 처럼 큐브 데이터 큐브 및 OLAP 기사에 다른 크기의 교차점에 기반, 시간 차원, 지역 및 제품 치수의 각 작은 큐브 데이터 성능 분석을 함께 크로스, 당신은 수 있는 OLAP을 통해 조각 (슬라이스) 및 주사위 (주사위) 3 월,이에 상하이에서 전자 제품의 판매를 보려는 작업 단일 차원에서 찾을 수 없는 많은 문제를 찾을 하는 데 도움이. 따라서 교차 분석은 십자가,의 다른 차원 보다는 오히려 경도 확장의 동일한 차원에 있는 세분의 수평 조합에 기반 하 고 있다.

교차 분석의 형상

크로스 분석 차트 및 테이블 표시 될 수 있습니다, 하지만 그래프는 데이터를 표현할 수 있기 때문에 한정 되, 다차원 조합 포함 비교 여러 차원 교차점을 표시 하기 쉽지 않다, 십자가에서 분석 하지 매우 일반적입니다 일반적으로 메인의 형태로. 우리가 일반적으로 보는 형태는 일반적으로 2 차원 테이블, 일반적으로 첫 번째 열에에서 배치 됩니다 같은 날짜, 차원 테이블 머리글 나열 지표의 모든 종류 (사실, 모든 표시기도 간주 될 수 있습니다 특별 한 차원 통계 차원), 그래서 가장 일반적인 2 차원 테이블의 2 차원 형성의 순위. 2 차원 테이블 풍부한 치수 표시 하도록 확장할 수 있습니다.

위에 전형적인 다차원 분석에 따라 여러 크기의 계층적 배치의 순위에서 테이블의 레이아웃 우리가 한 표시기를 표시 하는 경우와 같이 여기 표시기 차원 표시 필요 하지 않습니다. 사실, Excel 피벗 테이블 보고서 (피벗 테이블) 교차 분석을 위한 도구, 피벗 테이블 보고서 및 데이터의 보고서에 언급 한 그리고 여기 어떤 것이 효과 면 우리가 위의 레이아웃에 따라 각 차원 문서 화면에서 원본 데이터:

보이는 좋은, 표시 되는 정보는 매우 풍부, 왼쪽 하루 시간 평화 유지 제품 차원이, 확장 단추를 사용 하 여 요약 작업의 하위 영역 처럼 확장 하, 위 테이블의 상단 차원의 지역의 두 가지 수준으로 분할 풍부한 설정 제공 하는 Excel 피벗 테이블 보고서 개별 치수에 따라 요약 데이터의 기본 프레 젠 테이 션 데이터 데이터 분석에 유용 "누적 포인트" 관점에서 볼 수 있습니다. 만약 위의 피벗 테이블 사용 하 여 교차 분석을 예외 인지 알아?

세부 사항에는 일반에서 분석 방법을 사용 하 여, 일일 매출 및 전환에 대 한 요약 데이터를 보고 시작 하 고 접는 후 제품 치수, 오른쪽에 있는 표시기 일일 요약 데이터를 보려면 요약 보고; 1 일에 대 한 감소 판매 또는 전환율에 상당한 경우에, 우리는 문제의 원인의 찾을 다양 한 차원을 결합 수 있습니다. 정보 데이터, 제품 차원 문제, 당일 제품 판매의 어떤 종류를 관찰의 다양 한 크기에 기반 하 고 교차 데이터의 지리적 차원에서 찾을 수 있습니다 상품의 어떤 종류는 성 문제, 판매의 문제는 효과적으로 세부 사항, 더 나은 문제를 감지 하 여 다음 문제 해결 단계로 배치 되도록. 따라서 교차 분석 실제로 "분할"의 의미 분석의 화신 이다.

위의 메서드는 일반적으로 보다 일반적인 문제 기반 분석 방법, 하지만 우리 거의 한 번에 문제 찾을 수 있습니다, 그리고 종종 우리가 데이터베이스를 쿼리 또는 문제를 찾으려고 대시보드에서 다양 한 보고서를 볼 것. 크로스탭 분석을 결합해, 우리 빠르게 논리는 매우 분명, 세부 사항에 전체에서 문제를 찾을 보고서를 사용 하 여, 문제 포지셔닝 하는 것은 매우 정확 및 장소에서 그래서 교차 분석의 합리적인 사용 수 있습니다 우리 보다 효율적으로 문제를 해결.

교차 분석의 기초

이 말을 해야 겠 나. 기본 기본 데이터 모델, 교차 분석 기반 때문에 기본 데이터 모델 잘 설계 되지 않았습니다 경우 상위 계층의 교차 분석을 달성 하기 어렵다 또는 다차원 교차 분석 제한 수 있도록 제한 됩니다.

기술적인 관점에서 교차 분석, 기반으로 다차원 모델에 데이터를 더 풍부 하 고 유연한 크로스 오버 될 수, 및 더 효과적인은 풍부한 차원 문제는 모든 종류를 통해 찾을 수 있습니다의 교차 분석, 그러나 대응 하 게, 우리가 각 차원 가능한 만큼의 교차 분석을 풍부 하 게 하 고 싶다면 기본 모델입니다 높은. 그래서 데이터의 기본 모델을 디자인 하는 방법 또는 매우 중요 데이터 큐브 및 OLAP 데이터 큐브는 간단한 예제를 볼 수에 텍스트를 참조 하십시오.

사이트 분석 보고서의 월간 단위 날짜와 해당 지표 있으면 다음 데이터 저장소는 매달 기록 하지만 분명히이 높게 집계 된 데이터 분석에 도움이 되는, 우리 더 자세한 데이터를 얻기 위해 위의 데이터 큐브 구축 해야 합니다. 데이터 큐브를 사용 하 여 데이터의 세부 정보를 확장 하는 2 개의 방향, 하나 확장, 즉, 각 하루에 한 달 하위 같은 차원 하위 구분에 따라의 깊이 다음 레코드 30 연장 됩니다;는 또한 수평 확장, 위의 큐브 추가 제품 평화 유지 지역 차원 같은 여러 크기의 교집합입니다. 이 방식으로 저장 된 데이터 원본 시간 차원에서 시간, 제품, 지리적 3 차원에, 즉, 3 차원 큐브 형태로 표시할 수 있습니다, 물론, 차원 수 계속 확장, 4 5 3 차원 만큼 N, 이론적으로 가능 하 고, 여기까지 예 수. 데이터 저장소에 대 한 깊이 확장 및 수평 확장의 영향, 동일 레코드 곱한, 제품 치수는 제품 범주, 제품, 플러스 32 지방 또는 지방 자치 단체, 20 주요 범주는 다음 깊고 수평 확장 후 원래 월간 1 기록 되었다 가정:

1x30x20x32 = 19200

우리는 양의 많은 차원에서 다차원 모델을 구축 하는 동안 총에 포함 된 데이터는 위의 예제 처럼 작은, 상품 또는 페이지 수의 사이트는 수백 또는 심지어 수천 수 있습니다 다음 데이터의 양이 갑자기 증가 확장의 형태에 의해 곱한, 일단 상상. 비록 풍부한 다차원 큐브는 편의 분석 뿐만 아니라 데이터 저장 및 쿼리 압력을 가져올 수 있다.

따라서, 풍부 하 고 더 유연한 분석 요구 사항은 기반으로 더 복잡 한 다차원 모델 또는 데이터 큐브, 또한 더 많은 시스템 오버 헤드에서 발생 하는 동안 구현 됩니다. Google 웹 로그 분석은 또한 Google Analytics는 조지아 (고급 세그먼트)의 고급 서브 디비전의 기본적인 보안 유연한 데이터 분석 및 복잡 한 데이터 모델, 사이 좋은 균형 그리고 사용자 정의 대시보드 때문에 웹 사이트 데이터 분석 도구, 대부분의 사람들 동안에 조지아 분할 분석 도구 웹 사이트 데이터 통계 도구에 대 한 이유도 계산 될 수 있는 다른 유사한 무료 웹에 의해 일치 하지 않습니다. 조지아의 강력한 기본 데이터 모델 및 효율적인 데이터 컴퓨팅 기반 응답 기능, 그래서 많은 분석 기능을 확장할 수 있습니다, 그리고 많은 포함 교차 분석, 2 이러한 기능, 보조 차원 및 피벗의 여기 스크린샷:

Google 웹 로그 분석 새 버전 흥미로운 기능, 연속, 2 차원으로 콘텐츠 모듈 페이지 보고서 선택한 트래픽 소스에 위의 이미지의 이전 버전에서 보조 치수 기능을 많이 추가 일부 페이지의 흐름은 기본적으로 소스를 같이 각 페이지의 트래픽이 데이터 성능 페이지의 각 트래픽 소스에서 온다 고 또한 몇 가지 흥미로운 현상을 찾을 수 있습니다 볼 수 있도록 예를 들어, 내 블로그 기사 중 일부는 기본적으로 검색 엔진을 통해 서 다른 기사는 기본적으로 직접 트래픽에 의해 주어진 다.

조지아의 다양 한 보고서에서 오른쪽 상단 모서리에서 프레 젠 테이 션의 형태를 선택할 수 있습니다, 마지막 하나는 형태의 피벗, 피벗 테이블을 확장 하기 위해 테이블에는 차원, 위 등의 서로 다른 수준에서 배치 될 수 있습니다 또는 페이지 및 트래픽 소스 교차를 사용 하 여 원본 차원 표시기 위에 배치 됩니다. 조지아는 2 차원에 최대 두 개의 통계 통계 지원, 나 페이지 뷰를 선택 하 고 반송 률을 측정 하는 "양"와 "품질"의 분석에 있는 각 페이지에 다양 한 트래픽 소스를.

다차원 교차 분석 우리가 자주 사용 하지 보이지 크로스-분석 조사 문제에 대 한 우리의 일상 생활에서 하 고 우리가 더 나은 양식을 사용 하 여 교차 분석에 더 많은 순서로 데이터를 표시 하는 방법을 찾이 필요가 그래서 추가 효과의 위치, 사실, 방법의 관점의 도입 가장 일반적으로 사용 됩니다, 또한 더 유용 하지만 하지만이 방법의이 종류는 몇 가지, 모두는 다른 더 효과적인 교차 분석 방법을 보여 모 르 겠.