1. 多维度数据挖掘
多维尺度分析是市场调查、分析数据的统计方法之一 . 通过多维尺度分析,可以将消费者对商品相似性的判断产生一 张能够看出这些商品间相关性的图形
2. 深度数据挖掘
字节跳动分公司在上海、武汉、成都、广州、深圳、西安、新加坡、旧金山湾区。其总部在北京。
字节跳动人工智能实验室成立于2016年，旨在针对人工智能相关领域的长期性和开放性问题进行探索，帮助公司实现对未来发展的构想。其独立研发的“今日头条”客户端，通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析，为用户智能推荐个性化信息，从而开创了一种全新的新闻阅读模式。
3. 高维数据挖掘
张量，其实就是所谓的多边矩阵（向量一个边的矩阵，矩阵两个边的矩阵，如此理解）。张量来做数据挖掘，首先我理解数据要有能构建为张量的特点，无非是一，数据本身天然就是张量，如RGB图像天然就是一个三维的张量。楼主查一查可以看到很多相关的张量分解在图像上的应用。另外如上面回答提到的文章，“bayesian poisson tensor factorization for inferring multilateral relations from sparse dyadic event counts”，实际是一种多关系图的数据，“country i took action toward country j at time t”，这一方面，大多数的应用是在社区发现上，通过适当的算法设计，可以发现哪些国家经常互动，这些在社交网络上的应用很多。还有就是具有多模态的数据，比如打分推荐系统，电影-用户-时间构成一个三维的张量，但这样一个张量往往是很稀疏的，我们怎么根据用户有限的打分，“填补”而推荐其没打过分的电影呢？如果我们假设数据在电影-用户-时间三个模式都具有很强的相关性，我们就可以利用张量分解设计张量填充算法，对未打分的数据进行填补，进而给用户推送电影,2016有本书“Matrix and Tensor Factorization with Recommender System Applications
”。另外，最近对于交通数据的丢失和预测也有应用，因为交通数据有多相关性（天，周周期性，空间上的相似性），"A tensor-based method for missing traffic data completion
"张量分解的另一个重要问题，就是分解算法的设计，目前大多数都是基于CP分解和Tucker分解，但是目前也有很多新的分解方法在冒出来。下面给两个张量分解的示意图 CP分解 Tucker分解对于张量分解，可以理解为矩阵分解向多维的延伸，可以理解为对高维数据的一种低秩逼近或者特征提取。
4. 多维度数据采集
个人推荐你使用观向数据，是很不错的一款电商数据采集软件，这款软件可以快速部署，并且可以采集到全网多平台、多维度数据，根据商品类目等要求，形成可视化报表，希望能帮到你。
5. 多维度多角度多层次分析数据
“一个基点三个维度六个层次”是数学学科德育的内涵，具体内容是指：
“一个基点”是指热爱数学；
，“三个维度”是指人文精神、科学素养、道德品质；
“六个层次”是指：
第一层次数学本身的文化内涵，以优秀的数学文化感染学生；
第二层次数学内容的美学价值，以特有的数学美陶冶学生；
第三层次数学课题的历史背景，以丰富的数学发展史激励学生；
第四层次数学体系的辩证因素，以科学的数学观指导学生；
第五层次数学周围的社会现实，以昂扬的精神鼓舞学生；
第六层次数学教学的课堂环境，以优良的课堂文化塑造学生。
6. 多维度数据挖掘方法
数据挖掘：也可以叫作数据钻取。主要指导思想是，持续对分类的维度向下或向上挖掘，直至切分到最小/最大粒度为止，得到想要的最小或最大钻取维度的指标值。
7. 多维度分析数据
如果一个维度对应多个题，可使用SPSSAU(在线SPSS分析软件）的生成变量得到平均值，表示一个维度整体。然后再做相关性分析。以及提示下，SPSSAU有智能化文字分析这些，网页直接就能使用的。相关分析的智能化文字分析非常准确。
8. 高维度数据分析
高维数据的解答如下：
平时经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据。
高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。
高维数据挖掘是基于高维度的一种数据挖掘，它和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。
9. 多维数据分析
聚类分析指的是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
10. 多维度数据分析工具
数据分析的几个常用维度：
1.对比分析 | 从时间、空间、标准等维度进行对比 明确同比、环比、定基比的概念。同比是指本月第一周和上个月第一周进行对比；环比是指本周和上周进行对比；定基比是指所有数据同今年第一周进行对比。
2.细分分析 逐步分析：比如把某个市进一步拆解为区。 维度交叉分析：比如分析付费SEM的新访客获取渠道和用户所在区域。
3.漏斗分析 分析是否出现不必要的过程，造成转化主进程受到伤害。 是否有泄漏点，通过分析堵住泄漏点
4.同期群分析 主要用于洞察留存情况，通过对属性完全一样的可对比群体的留存情况进行比较，分析哪些因素影响用户留存。
5.聚类分析 网页分析中的聚类主要集中在：用户聚类、页面、内容、来源 用户聚类主要体现在用户分群、用户标签 来源聚类包括渠道、关键词搜索等 页面聚类主要是相似，相关页面分组法。
6.AB测试 AB测试主要是通过小而精的操作，快速优化迭代
7.埋点分析 通过分析用户行为，可以细分为浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件
8.来源分析 有效的标注用户来源，深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在区域进行交叉分析，得到不同区域的获课详细信息。
9.用户分析 活跃分析、留存分析、细分分析、用户分析、用户画像、用户细查等 用户活跃可细分为消费活跃、互动活跃、交易活跃等
10.表单分析 高效的表单有效的提升最后的指标，对表单进行漏斗分析。