四维基本数据分析方法，即以4W1H为核心，包括“什么”（What）、“为什么”（Why）、“谁”（Who）、“何时”（When）和“如何”（How）五个方面。这种数据分析方法可以帮助人们更全面地理解问题、挖掘问题的本质，并制定更有效的解决方案。接下来，我们将详细介绍四维基本数据分析方法的各个方面。

1. What（什么）：这个维度涉及对数据本身的分析。在这一步，我们需要确定具体的数据来源，内容以及形式。对于不同的问题，数据的类型和形式可能会有所不同，因此需要根据具体情况采取相应的分析方法。

2. Why（为什么）：这个维度涉及到分析数据背后的原因或动因。我们需要探究数据背后的原因，了解数据的根本原因是什么，为什么会出现这样的数据。通过深入分析数据背后的原因，可以更好地找到解决问题的方法。

3. Who（谁）：这个维度涉及到数据影响的对象或者相关人员。了解数据对谁产生了影响，谁是数据的主要关注对象，可以帮助我们更加有针对性地进行数据分析，并找到更有效的解决方案。

4. When（何时）：这个维度涉及到数据产生的时间和数据的时间范围。通过分析数据产生的时间和时间范围，我们可以更好地了解数据的背景和历史，从而更好地分析数据的变化和发展趋势。

5. How（如何）：这个维度涉及到解决问题的具体方法和手段。在这一步，我们需要确定采取何种方法来解决问题，如何更有效地利用数据进行分析，找到最优解决方案。

通过四维基本数据分析方法的全方位分析，人们可以更全面地理解数据背后的问题和原因，找到更有效的解决方案。四维基本数据分析方法可以帮助人们更深入地思考和分析问题，提高问题解决的效率和准确性。

四维基本数据分析方法是一种数据分析方法，旨在利用四个主要维度来探索数据集。这四个主要维度是：时间、空间、类别和值。通过在这四个维度上分析数据，我们可以更全面地了解数据的特征、变化和关联，从而揭示出数据中的潜在信息和洞见。以下是四维基本数据分析方法的具体内容：

1. 时间维度分析：时间维度是数据分析中非常重要的一维，它可以帮助我们了解数据随时间的变化趋势，发现数据的季节性、周期性和趋势性。在时间维度上进行数据分析，可以帮助我们预测未来的发展趋势，制定合适的决策和策略。常见的时间维度分析方法包括时间序列分析、趋势分析、周期性分析等。

2. 空间维度分析：空间维度是指数据在空间位置上的分布情况，通过空间维度分析可以发现数据之间的空间关联性和空间分布规律。在空间维度上进行数据分析，可以帮助我们了解不同地区、不同位置的差异性，发现地域之间的相互影响和关联。常见的空间维度分析方法包括地理信息系统（GIS）分析、空间自相关分析等。

3. 类别维度分析：类别维度是指数据按照不同类别进行分类管理，通过类别维度分析可以发现数据在不同类别下的差异性和相似性。在类别维度上进行数据分析，可以帮助我们了解不同类别之间的关联性，发现不同类别下数据的特征和规律。常见的类别维度分析方法包括聚类分析、分类分析、关联规则分析等。

4. 值维度分析：值维度是指数据的具体数值或属性，通过值维度分析可以对数据的数值特征和属性特征进行深入分析。在值维度上进行数据分析，可以帮助我们了解数据的分布情况、数据的统计特征和规律性。常见的值维度分析方法包括统计分析、数据挖掘、数据可视化等。

通过以上四个维度的数据分析，我们可以全面、深入地了解数据集的特征和规律，发现数据中的潜在信息和价值，为决策和策略制定提供有力支持。四维基本数据分析方法在各行各业都有广泛的应用，可以帮助组织和企业更好地理解和利用数据资源，实现数据驱动的决策和管理。

四维基本数据分析方法

在数据分析领域，四维基本数据分析方法是一种综合利用四个维度- 时间、地点、业务、属性的数据分析方法。这种方法将数据按照这四个维度进行整合和分析，以帮助人们更全面地了解数据的特点、趋势和规律。下面将介绍四维基本数据分析方法的具体内容。

1. 时间维度的数据分析

时间维度是四维基本数据分析中至关重要的一个维度，可以帮助我们了解数据随着时间变化的规律。在时间维度的数据分析中，我们可以利用时间序列分析、趋势分析、周期性分析等方法，来挖掘数据中隐藏的规律和趋势。

时间维度的数据分析可以帮助我们回答诸如以下问题：

• 数据在不同时间段内的变化趋势是怎样的？
• 是否存在明显的季节性或周期性变化？
• 哪些时间点是数据的高峰期或低谷期？

2. 地点维度的数据分析

地点维度是指数据所涉及的地理位置信息，如国家、城市、区域等。利用地点维度的数据分析，可以了解数据在不同地点的分布情况和差异性，帮助我们更好地制定区域性的决策和策略。

地点维度的数据分析可以帮助我们回答诸如以下问题：

• 不同地区的数据分布情况有何不同？
• 是否存在地域性的差异性，如何解释这种差异性？
• 不同地点对数据的影响程度如何？

3. 业务维度的数据分析

业务维度是指数据所涉及的具体业务领域或行业，如金融、零售、医疗等。通过业务维度的数据分析，可以深入理解数据在不同行业、不同领域的特点和规律，帮助我们更好地制定针对性的业务决策。

业务维度的数据分析可以帮助我们回答诸如以下问题：

• 不同行业或领域的数据表现有何不同？
• 数据在特定行业中的关联性和影响因素是什么？
• 哪些业务领域对数据的影响最大？

4. 属性维度的数据分析

属性维度是指数据所涉及的具体属性或特征，如性别、年龄、收入等。通过属性维度的数据分析，可以了解数据在不同属性维度下的分布规律和相关性，帮助我们更好地了解数据的特性。

属性维度的数据分析可以帮助我们回答诸如以下问题：

• 不同属性之间的数据分布和关联程度如何？
• 不同属性向数据表现的影响有何不同？
• 哪些属性对数据的影响最为显著？

通过对时间、地点、业务和属性这四个维度的数据分析，我们可以更全面地了解数据的本质和规律，为决策提供更有力的支持。四维基本数据分析方法是一种综合性较强的数据分析方法，可以在实际应用中发挥重要作用。