问：为什么要数据分析,对论文有什么意义？
- 答：数据分析其实就是从一个客观的角度上来去分析个对象，但是只能作为参考
- 答：当然应该要数据分析，只有数据分析才能得出相关的科学结论，这对论文很有意义。
- 答：要数据分析，对论文很有作用，那是比较仔细的证明你这个论文非常靠谱，大家可知道幸福
- 答：我觉得对论文的意义很大呀，因为你的论文可能就是要表现什么样的道理吧，研究什么样的问题吧，如果你没有一系列的数据分析，怎么来证明你的观点呢？
- 答：数据分析对论文有着重要的意义，只有数据确凿论文才显得有分量。
- 答：近来天气颇有点凉，若出门游玩可得多穿些衣物，莫凉了身子有一种思念叫望穿秋水，有一种寒冷叫忘穿秋裤
- 答：数据分析对论文的意义是非常的 相当于是一个骨架 而论文的结束基本上是对这些数据分析的一个总结
- 答：没有数据分析的论文有什么意义，这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。
- 答：一般来说进行这个数据分析，对我们的这个认为会有一个特别大的意义，也会让我们的这个另有认为有一个更好的印象。
问：什么叫做多维数据分析?
- 答：多维数据分析也是一本书，主要针对高等学校信息管理与信息系统专业和计算机专业的数据仓库课程的实验教学而编写。全书以数据仓库和OLAP（联机分析处理）理论为基础，以SQLServer2000AnalysisServices为实验工具，以一个人寿保险公司的数据仓库系统为背景，通过一个完整的案例，系统全面地介绍了数据仓库系统的分析、设计、实施、管理与维护的过程。
多维分析报表结合商业智能的核心技术——OLAP，可以帮助用户进行多角度、灵活动态的分析。多维分析报表由“维”（影响因素）和 “指标”（衡量因素）组成，能够真正为用户所理解、并真实的反映企业特性信息。 - 答：就是说超过两个维度以上的都叫多维数据分析。
- 答：一般从三个视角（区域、终端和代理公司）观察药品流向。多维设置，提升分析价值。BOTTOM说明需要提升的方向，明细表是分析具体不足的依据。
- 答：多维分析是什么，说的再多不如直接看图说话，这是之前写的一篇帖子，可以看一下
- 答：OLAP分析要满足以下四种特性：
(1)快速性
用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦,因而可能失去分析主线索,影响分析质量。对于大量的数据分析要达到这个速度并不容,因此就更需要一些技术上的支持,如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
(2)可分析性
OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。尽管系统需要事先编程 ,但并不意味着系统已定义好了所有的应用。用户无需编程就可以定义新的专门计算,将其作为分析的一部分,并以用户理想的方式给出报告。用户可以在OLAP平台上进行数据分析,也可以连接到其他外部分析工具上,如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
(3)多维性
多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据分析的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。事实上,多维分析是分析企业数据最有效的方法,是OLAP的灵魂。
(4)信息性
不论数据量有多大,也不管数据存储在何处,OLAP系统应能及时获得信息,并且管理大容量信息。这里有许多因素需要考虑,如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
目前帆软公司的FineBI支持多种数据源，支持olap分析功能，很适合进行数据分析和展示。
问：怎样进行论文数据分析
- 答：创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意
义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。 - 答：请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）
研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）
数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 - 答：如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
