第三大思維【降維】

是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷？當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表

這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.

成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到【降維】的目的。

第四大思維【增維】

增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。

我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度（僅供參考）。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。

【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解后，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。

第五大思維【假說】

當我們拿不準未來的時候，或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】，假說是統計學的專業名詞吧，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那么我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然后運用逆向思維。

從結果到原因，要有怎么樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那么，我們可以知道，現在滿足了多少因，還需要多少因。如果是多選的情況下，我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑（決策）

當然，【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬（行空），除了結果可以假設，過程也是可以被假設的。

我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。

順帶給大家講講三大數據類型。這個屬于偷換概念，其實就是時間序列的細分，不是真正意義上的數據類型，但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】

第一大數據類型【過去】

【過去】的數據指歷史數據，已經發生過的數據。

作用：用于總結丶對照和提煉知識

如：歷史店鋪運營數據，退款數據，訂單數據

第二大數據類型【現在】

【現在】的概念比較模糊，當天，當月，今年這些都可以是現在的數據，看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位，那么，今天的數據，就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較，才可以知道現在自己是在哪個位置，單有現在的數據，是沒什么用處的。

作用：用于了解現況，發現問題

如：當天的店鋪數據

第三大數據類型【未來】

【未來】的數據指未發生的數據，通過預測得到。比如我們做得規劃，預算等，這些就是在時間點上還沒有到，但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據，預測沒有100%，總是有點兒出入的。

作用：用于預測

如：店鋪規劃，銷售計劃

三種數據是單向流動的，未來終究會變成現在，直到變成過去。