首先，对于矿山生产数据的多维度分析，数据的收集与整合至关重要。这包括从矿山生产设备、工艺流程、环境因素等多方面收集数据，并通过数据库或数据仓库进行整合，确保数据的完整性和准确性。
多维度分析方法包括但不限于：1. 数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等，用于发现数据之间的潜在关联和规律；2. 统计分析方法，如回归分析、方差分析等，用于量化不同因素对生产数据的影响程度；3. 时序分析，用于分析生产数据随时间的变化趋势。
矿山生产数据的多维度分析在实际应用中具有广泛的场景与价值。例如，通过对设备故障数据的多维度分析，可以实现设备状态预测与维护优化，提高设备利用率和生产效率；通过对环境监测数据的多维度分析，可以实现矿山生产与环境保护的平衡，降低环境风险和污染。