最近看到背景留言，發現很多剛入行電商的朋友不會處理資料，今天達妹來詳細講解一下，希望對你有所幫助。
資料分析的五大思維方式。
首先，我們要知道，什麼叫資料分析。其實從資料到資訊的這個過程，就是資料分析。資料本身并沒有什麼價值，有價值的是我們從資料中提取出來的資訊。
然而，我們還要搞清楚資料分析的目的是什麼?
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。
那麼，在這個從資料到資訊的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面給你一一介紹。(本文用到的名額和次元是同一個意思)
第一大思維【對照】
【對照】俗稱對比，單獨看一個資料是不會有感覺的，必需跟另一個資料做對比才會有感覺。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資料等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到資料後，如果資料是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從資料中讀取有用的資訊。
第二大思維【拆分】
分析這個詞從字面上來了解，就是拆分和解析。是以可見，拆分在資料分析中的重要性。在派代上面也随處可見“拆分”一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分後，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友并沒有弄清楚，拆分是怎麼用的。
我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個次元可以對比的時候，我們選擇對比。再對比後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。
營運小美，經過對比店鋪的資料，發現今天的銷售額隻有昨天的50%，這個時候，我們再怎麼對比銷售額這個次元，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個次元做分解，拆分名額。
銷售額=成交使用者數*客單價，成交使用者數又等于訪客數*轉化率。
詳見圖c和圖d
圖c是一個名額公式的拆解
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)
拆分後的結果，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。
第三大思維【降維】
是否有面對一大堆次元的資料卻促手無策的經曆?當資料次元太多的時候，我們不可能每個次元都拿來分析，有一些有關聯的名額，是可以從中篩選出代表的次元即可。如下表
這麼多的次元，其實不必每個都分析。我們知道成交使用者數/訪客數=轉化率，當存在這種次元，是可以通過其他兩個次元通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.
成交使用者數丶訪客數和轉化率，隻要三選二即可。另外，成交使用者數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。
第四大思維【增維】
增維和降維是對應的，有降必有增。當我們目前的次元不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對資料做一個運算，增加多一個名額。請看下圖。
我們發現一個搜尋指數和一個寶貝數，這兩個名額一個代表需求，一個代表競争，有很多人把搜尋指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競争度(僅供參考)。這種做法，就是在增維。增加的次元有一種叫法稱之為【輔助列】。
【增維】和【降維】是必需對資料的意義有充分的了解後，為了友善我們進行分析，有目的的對資料進行轉換運算。
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，那麼我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然後運用逆向思維。
從結果到原因，要有怎麼樣的因，才能産生這種結果。這有點尋根的味道。那麼，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，如果以上資料思維模式的分析你覺得不對你的口，你可以：
建構電商資料分析的基本名額體系，主要分為8個類名額
1. 總體營運名額：從流量、訂單、總體銷售業績、整體名額進行把控，起碼對營運的電商平台有個大緻了解，到底營運的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量名額：即對通路你網站的訪客進行分析，基于這些資料可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3. 銷售轉化名額：分析從下單到支付整個過程的資料，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的資料展開分析。
4. 客戶價值名額：這裡主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類名額：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒喝尿布的故事。
6. 市場營銷活動名額，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放名額。
7. 風控類名額：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題
8. 市場競争名額：主要分析市場佔有率以及網站排名，進一步進行調整。
以上總共從8個方面來闡述如何對電商平台進行資料分析，當然，具體問題具體分析，每個公司的側重點也有所差異，是以如何分析還需因地制宜。
以上就是達妹今天要分享的兩種電商資料分析方法啦~你學會了沒？沒學會不要緊的，點選閱讀原文即可免費試聽達内電商課程哦~
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