網店數據分析的五大思維方式。
首先，我們要知道，什么叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程，就是數據分析。數據本身并沒有什么價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。
然而，我們還要搞清楚數據分析的目的是什么？
目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。
那么，在這個從數據到信息的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。（本文用到的指標和維度是同一個意思）
第一大思維【對照】
【對照】俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。
圖a毫無感覺
圖b經過跟昨天的成交量對比，就會發現，今天跟昨天實則差了一大截。
這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據后，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從數據中讀取有用的信息。
第二大思維【拆分】
分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見“拆分”一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分后，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友并沒有弄清楚，拆分是怎么用的。
我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比后發現問題需要找出原因的時候？或者根本就沒有得對比。這個時候，【拆分】就閃亮登場了。
大家看下面一個場景。
運營小美，經過對比店鋪的數據，發現今天的銷售額只有昨天的50%，這個時候，我們再怎么對比銷售額這個維度，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解，拆分指標。
銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等于訪客數*轉化率。
詳見圖c和圖d
圖c是一個指標公式的拆解
圖b是對流量的組成成分做的簡單分解（還可以分很細很全）
拆分后的結果，相對于拆分前會清晰許多，便于分析，找細節。可見，拆分是分析人員必備的思維之一。
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