做電子商務，無論是做京東，淘寶，拼多多，還是云集，都是要和數據去打交道的，擁有一個正確的數據思維非常重要！如果不懂得數據分析是很難把店鋪運營起來！今天創新互聯就來聊一下數據分析！

什么是數據分析？

顧名思義就是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。如下圖：

做店鋪的數據分析是有一整套的思維模式，如果沒有這套思維，做店鋪就像是無頭蒼蠅，到處亂撞，根本找不到頭緒和入手的方法。那么數據分析的思維模型是？

數據分析的五大思維

1、對照：對比數據、銷量、流量、時間、成本

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:

2、拆分：拆分維度、流量、銷量

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。

例如：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X客單價

成交用戶數=訪客數X轉化率

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。

3、降維：特定點、主要點、共同點

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。

4、增維：上升、逆向推送、反向推算

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。

5、假說：過去、現在、未來

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。

假說-被認為是現階段“最接近答案”的答案

1. 例舉：假說“下雨天大家都不想出去，所以餐廳應該很空“

2. 如果餐廳人真不多，那么你的假說就對了.

3. 反過來，也可能很多人，這個假說就錯了.

4. 或者還有可能出現“天氣跟餐廳擁擠沒有關系”的情況

名稱欄目：電商運營中的數據分析
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