我發現很多朋友不會處理數據。這個過程叫做數據清洗，可能涉及到編程。分析師應該學點編程。我以後會抽時間給大家介紹，但今天就不說了。
今天我們要談談數據分析的五種思維方式。
首先，我們要知道什麽是數據分析。其實從數據到信息的過程就是數據分析。數據本身沒有價值，有價值的是我們從數據中提取的信息。
然而，數據分析的目的是什麽？
目的是為了解決我們現實中的壹個問題或者滿足現實中的壹個需求。
那麽，在這個從數據到信息的過程中，壹定要有壹些固定的觀念，或者說思維方式。下面零壹就給大家壹壹介紹。(本文中使用的指標和維度具有相同的含義。)
第壹大思維反差
反差，俗稱對比，單看壹個數據是不會有感覺的，必須和另壹個數據對比才能感受到。比如下圖A和圖B。
圖a沒有感覺
圖B對比昨天的成交量後會發現，今天其實和昨天差別很大。
這是最基本的理念，也是最重要的。在現實中有廣泛的應用，如選測貨幣、監控店鋪數據等。這些過程只是比較。分析師拿到數據後，如果數據是獨立的，無法比較，就無法判斷，也就意味著無法從數據中讀出有用的信息。
第二大思維分裂
單詞分析從字面上理解為拆分和解析。由此可見，拆分在數據分析中的重要性。“拆分”這個詞在派代上也隨處可見，很多作者都會用這種語氣:拆分之後，我們就清楚了。但是，我相信很多朋友都沒有想好怎麽分。
讓我們回到第壹個思維對比。當某個維度可以比較時，我們選擇比較。當妳對比後發現問題，需要找出原因的時候？或者根本沒有可比性。這個時候，分裂就登場了。
看下壹個場景。
經營小美，對比店鋪的數據後發現，今天的銷售額只有昨天的50%。這個時候我們再去比較銷售這個維度就沒有意義了。這時候就需要分解銷售這個維度，拆分指標。
銷售額=用戶數*客單價，用戶數等於訪客數*轉化率。
詳情見圖c和d。
圖C是指數公式的反匯編。
圖b是流的組件的簡單分解(它也可以被分成非常精細和完整的部分)
拆分後的結果會比拆分前清晰很多，便於分析和查找細節。可見，拆分是分析師的必要思維之壹。
第三大思維維度縮減
妳是否曾經面對大量的維度數據卻無能為力？當數據維度太多時，我們不可能每壹個維度都去分析。有壹些相關的指標，我們可以從中篩選出有代表性的維度。下表
維度如此之多，沒有必要壹壹分析。我們知道，用戶數/訪客數=轉化率。當這個維度存在時，可以通過計算轉換成另外兩個維度，我們可以降低維度。
用戶數，訪客數，轉化率只要三選二就可以。另外，用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三選二。
另外，我們壹般只關心對我們有用的數據。當數據中有壹些維度與我們的分析無關時，我們可以將其過濾掉，達到降維的目的。
第四大思維維度。
增加和減少維度是對應的，有減少就會有增加。當我們目前的維度還不能很好的解釋我們的問題時，就需要對數據做壹個運算，多加壹個指標。請看下圖。
我們找到了搜索索引和嬰兒編號。這兩個指標代表需求和競爭。很多人把搜索指數/寶貝數看成倍數，用倍數來代表壹個詞的競爭程度(僅供參考)。這種做法是為了增加維度。添加的維度稱為輔助列。
要充分理解數據的含義才能進行增維降維，對數據進行有目的的轉換操作才能方便我們的分析。
第五大思維假設
當我們對未來不確定，或者迷茫的時候。我們可以應用假說，這是統計學的壹個專業術語，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那麽我們稱之為假設。我們先假設結果，然後用逆向思維。
從結果到原因，產生這個結果需要什麽樣的原因。這就有點尋根了。那麽，我們就可以知道滿足了多少個理由，還需要多少個理由。在多項選擇的情況下，我們可以通過這種方法找到最佳路徑(決策)。
當然，假說的威力並不僅限於此。假設可以是野馬，除了結果，過程也可以假設。
當我們回到數據分析的目的時，我們就會知道，只有明確了問題和需求，才能選擇分析方法。
順便給大家說壹下三大數據類型。這屬於偷換概念，其實是時間序列的細分，不是真正的數據類型，但這是處理店鋪數據時經常遇到的事情。數據放在坐標軸上，分為過去、現在和未來。
第壹種大數據類型曾經是
過去的數據指的是歷史數據，已經發生的數據。
功能:用於知識的總結、比較和提煉。
如:歷史店鋪運營數據、退款數據、訂單數據。
現在第二大數據類型
現在概念比較模糊。今天，這個月，今年都可以是當前數據，取決於我們的時間單位。如果以天為單位，那麽今天的數據就是當前的數據。只有把現在的數據和過去的數據進行比較，我們才能知道我們現在在哪裏。光有現在的數據是沒用的。
功能:用於了解現狀，發現問題。
例如:當天的商店數據
未來的第三大數據類型
未來數據是指尚未發生的，通過預測獲得的數據。比如我們做了計劃，預算等。，時間點還沒到，但是我們已經有數據了。這個數據供參考，預測不是100%，總有點出入。
功能:用於預測。
如:店面規劃、銷售計劃
三種數據單向流動，未來終將成為現在，直至成為過去。
別人我不知道，但是我很喜歡把數據放在坐標軸上。按時間段劃分的話，每個數據的作用都是非常明確的。
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