当SEM数据分析中，分地域时间维度时数量太少，如何进行有效的分析呢？首先，可以考虑扩大时间范围，增加数据量，比如将分析周期从一周或一个月扩展到三个月或半年，这样可以获得更多数据来进行分析。另外，可以考虑将地域进行合并，将数据量较少的地区进行整合，比如将多个相邻的小地区合并为一个大地域，从而增加数据量。此外，可以尝试使用数据抽样或插补的方法，通过对数据进行适当处理，来填补数量不足的地域时间数据，以获得更可靠的分析结果。
在进行分析时，还可以尝试使用一些数据挖掘和统计分析的方法，比如聚类分析、时间序列分析等，来深入挖掘数据之间的关联和规律。通过这些方法，可以更好地理解数据背后的信息，发现潜在的模式和趋势。此外，可以结合实际业务情况和专业知识，进行专家判断和经验总结，来对数据进行解读和分析，从而得出准确的结论和建议。
另外，可以考虑引入外部数据来源，比如行业报告、市场调研数据等，来进行数据对比和验证，从而帮助进行更全面和准确的分析。同时，可以利用不同维度的数据进行交叉分析，比如将地域和时间维度结合起来分析，找出它们之间的相互影响和作用，从而更好地理解数据之间的关系。
最后，建议在进行数据分析之前，充分了解业务需求和分析目的，确定清晰的分析目标和方法，进行有针对性的数据采集和整理工作，保证数据的准确性和完整性。同时，在数据分析过程中，要注重数据可视化和结果解释，将复杂的数据转化为直观的图表和报告，便于用户理解和决策。通过以上方法和技巧，可以更好地应对SEM数据分析中数量太少的挑战，做出准确有效的分析和预测。