模型建構
整個業務分析層面來講，業務分析的對象隻有三個：
（産品/商品/服務），（使用者/客戶）、(管道/營銷/市場)。
比如說，如果你經常跟業務人員溝通，你就會發現他們的分析需求永遠逃不過以上三個方面。
如果業務想讓你分析毛利率下滑的原因，你覺得分析的對象是誰呢？很明顯就是分析商品。再比如業務想讓你建構流失漏鬥，其實就是要分析使用者；比如活動複盤分析、分析廣告投入，本質上其實就是分析管道。
是以我們在進行資料分析之前，也就是在确定資料分析目的時，一定要弄清楚分析對象是誰，根據不同的分析對象，我們要去取不同的資料、建立不同的資料分析模型。那麼什麼叫作業務分析模型呢？
很簡單，分析模型就是基于名額、次元與分析方法（思維）三者的關聯組合，這個分析模型是我們針對某個問題進行資料分析的架構，某一個問題我們可能需要用到非常多的資料模型，但每個模型都隻能解決某一個特定問題。
下圖是資料分析模型的三要素關系圖，其中，次元指明了我們要從什麼樣的角度分析問題，比如商品、客戶、管道、時間、地區等；名額指明了我們要從這個次元分析的點，比如商品銷售次元的名額包括毛利率、毛利額、周轉率等；最後的分析方法代表了我們将用什麼樣的方法去分析和處理這個次元的名額。
電商商品模型建構
比如電商商品分析，怎麼去分析産品或者商品、建立分析模型呢？
次元
首先确定我們要分析的次元有哪些，比如銷售次元、使用者次元、地區、時間等。
比我們要分析毛利率，進行拆解時想要看一下哪些地區的毛利率出現了問題，我們的次元就是地區次元，那麼可以不斷地下鑽為國家、省份、城市、門店。
名額
然後确定名額，不同次元的名額是不同的，比如銷售次元裡有銷售額、毛利、淨利、毛利率、周轉率、促銷次數、交易次數、客單價等。
地區次元裡的名額有門店類别、門店客流量、門店銷量等，比如我們要看某個地區的毛利率，名額就可以定為“門店毛利額、毛利率與毛利環比”。
分析方法
最後我們再确定分析方法是什麼？
比如已知某地區門店的不同毛利額，那我們是要進行對比，還是要進行細分，或者要看趨勢呢？是需要進行演繹推理，還是需要進行假設？很顯然，我們這裡需要對不同地區的毛利額進行對比，并進行細分。
這樣一個資料模型就建立好了，我們建立好了一個資料模型，就可以一直保留這個模型，任何相同的資料都可以直接放進來進行分析，以後再遇到類似問題直接套用模型即可。這就是資料分析模型的構成要素與方法了。
那麼商品分析的資料一般從哪裡來呢？
大多數分為兩大類，一類來自銷售資料，比如産品的銷售額、銷售量、銷售價格、毛利等資料，這類資料一般是存放在訂單中的，需要從銷售訂單裡擷取；另一大類來自産品基礎資料，比如進價、産品類别、供應商資料、貨存資料，等等，這些資料一般是業務方拿到的。
帕累托模型的建構
什麼是帕累托模型呢？你一定在網上聽到過下面這樣的說法。
世界上 80% 的資源被 20% 的人消耗了；美國 20% 的人壟斷了全國 80% 的财富；一個企業 20% 的資源投入産生了 80% 的效益......
其實這些現象的背後都存在着一個定理——二八法則（20 / 80 定理）。所謂的二八法則就是說，在任何群體當中，較少的重要因子帶來了絕大多數的影響，較多的不重要因子帶來了很小的影響。從資料統計的方式得到一個基準線為 20% 與 80%，即 20% 的投入往往能帶來 80% 的回報。
而帕累托模型就是以二八法則為基礎原理建構出的商品分析模型，這個模型最大的好處是可以對商品或者産品進行分類，按照投入産出比的優先次序原則，将自己的資源盡量投入到頭部産品當中，以期産生最大的效益！
比如說典型的資源配置設定問題，某家零售電商企業旗下有 10 款産品，每款産品的銷售效益是不一樣的，最近企業的盈利增長受阻，想要調整一下産品的資源投入情況，作為資料分析師的你應該如何劃分呢？
這時候就要用到帕累托模型了，首先我們按照上面講解的模型建立流程，确認模型的次元、名額與分析方法分别是什麼，如下所示：
次元：産品銷售
名額：毛利率、銷售額
分析方法：累計對比