数据分析的五大维度包括：
1. 用户维度：包括用户的基本信息、使用行为、偏好、需求、态度等。通过了解用户的特点和需求，可以优化产品设计、服务和营销，提高用户满意度和忠诚度。
2. 运营维度：包括产品的生产、销售、库存、物流等环节，以及市场推广、渠道管理等方面。通过对运营数据的分析，可以优化生产、销售和库存管理，提高运营效率和盈利能力。
3. 产品维度：包括产品的性能、质量、价格、外观等方面，以及产品的生命周期和市场需求等。通过对产品数据的分析，可以优化产品设计、开发和营销，提高产品的竞争力和市场占有率。
4. 市场维度：包括市场的规模、结构、趋势、竞争格局等。通过对市场数据的分析，可以了解市场需求和竞争状况，制定合理的市场策略和竞争策略。
5. 经营者维度：包括经营者的战略规划、经营计划、绩效评估等。通过对经营者数据的分析，可以了解经营者的经营水平和绩效，为经营决策提供数据支持。
以上是数据分析的五大维度，通过这些维度的分析，可以全面了解企业运营状况和市场状况，为企业的决策提供有力的数据支持。
1. 决定目标：在获取数据之前，数据价值链的第一步要先决定目标，业务部门要决定数据科学团队的目标；
2. 确定业务手段：通过业务的改变，来提高关键指标和达到业务目。
在项目中尽早确定目标、指标和业务手段能为项目指明方向，避免无意义的数据分析；
3. 数据收集：大量进行数据收集，使得数据科学家能找到数据之间更好的相关性，建立更好的模型，找到更多的可行性见解；
4. 数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量；
5. 数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果，提出关于在第一步中确定的业务手段变化的建议；
6. 培养一个数据科学团队：构建一个数据科学团队，让在统计学方面有高级学位的人专注于数据建模和预测；
7. 优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，能够对业务和数据价值链本身产生连续的改进。
基于模型的结果，业务将根据驱动手段做出改变，数据科学团队将评估结果。
推荐数据分析可视化图表工具有：Tableau，ECharts，FineBI，QlikSense，QlikView，DataFocus等。
数据分析可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。