在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代下，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的企業(yè)物質(zhì)資產(chǎn)逐漸被“大數(shù)據(jù)”資產(chǎn)所取代，大數(shù)據(jù)是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的生產(chǎn)資料。其仰賴的數(shù)據(jù)不僅是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的引擎，數(shù)據(jù)化也將成為是否互聯(lián)網(wǎng)化的標準，是否形成數(shù)據(jù)閉環(huán)是關(guān)鍵，這絕非簡單的軟件化、信息化、IT化，而是對企業(yè)的整體生態(tài)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)化。如今電商3.0時代已經(jīng)悄然而至（2012年至今），是品牌時代、細分市場時代、也是數(shù)據(jù)化運營時代、同時也是很多企業(yè)數(shù)據(jù)化的開始。對于電商來講，數(shù)據(jù)更是生命。那么在電商3.0時代，如何做好數(shù)據(jù)管理呢？如何才能正確的處理好數(shù)據(jù)呢？

第一方法：對照

對照俗稱對比，單獨看一個數(shù)據(jù)是不會有感覺的，必需跟另一個數(shù)據(jù)做對比才會有感覺。

這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現(xiàn)實中的應(yīng)用非常廣，比如選款測款丶監(jiān)控店鋪數(shù)據(jù)等，這些過程就是在做對照，分析人員拿到數(shù)據(jù)后，如果數(shù)據(jù)是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從數(shù)據(jù)中讀取有用的信息。

第二方法：拆分

分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數(shù)據(jù)分析中的重要性。在派代上面也隨處可見“拆分”一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經(jīng)過拆分后，我們就清晰了……。

我們回到第一個思維對比上面來，當(dāng)某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比后發(fā)現(xiàn)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。

拆分后的結(jié)果，相對于拆分前會清晰許多，便于分析，找細節(jié)?？梢?，拆分是分析人員必備的思維之一。

第三方法：降維

是否有面對一大堆維度的數(shù)據(jù)卻促手無策的經(jīng)歷？當(dāng)數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。

這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數(shù)/訪客數(shù)=轉(zhuǎn)化率，當(dāng)存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉(zhuǎn)化出來的時候，我們就可以降維。成交用戶數(shù)丶訪客數(shù)和轉(zhuǎn)化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數(shù)*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

第四方法：增維

增維和降維是對應(yīng)的，有降必有增。當(dāng)我們當(dāng)前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數(shù)據(jù)做一個運算，增加多一個指標。

我們發(fā)現(xiàn)一個搜索指數(shù)和一個寶貝數(shù)，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(shù)/寶貝數(shù)=倍數(shù)，用倍數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換運算。

我們會發(fā)現(xiàn)到今天為止，有百分之八十的客戶拿到數(shù)據(jù)之后根本不知道怎么讓這些數(shù)據(jù)發(fā)揮價值。數(shù)據(jù)如果說他值錢，是因為我們可以通過分析數(shù)據(jù)可以得出公司經(jīng)營中出現(xiàn)的問題，然后根據(jù)這些問題結(jié)合公司企業(yè)實際發(fā)展情況來做出一些決策去解決這些問題。

所以說數(shù)據(jù)更多的是發(fā)現(xiàn)問題，發(fā)現(xiàn)商機。如果不能通過數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)問題或者商機，那這些數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，一文不值。在這個方面，數(shù)據(jù)圖表化，大大提升了大家分析數(shù)據(jù)的能力和效率，通過圖表可以很直觀的發(fā)現(xiàn)增長或者下降的趨勢，什么原因?qū)е碌?，可以通過一層層的數(shù)據(jù)圖表去點擊查看。所以數(shù)據(jù)圖表化也是未來企業(yè)變大了所必須要做的事情。

未來，電子商務(wù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)息息相關(guān)，企業(yè)通過大數(shù)據(jù)對各種數(shù)據(jù)進行分析整理，以此來制定一系列的相應(yīng)營銷策略，將大大縮小市場調(diào)查與決策分析的時間，使企業(yè)獲得更多的經(jīng)濟收益，實現(xiàn)了一個良性的市場循環(huán)使各個環(huán)節(jié)都實現(xiàn)高效運作。大數(shù)據(jù)與電子商務(wù)的結(jié)合是必然的，它將帶領(lǐng)我們站在時代的潮頭。

本文名稱：電商數(shù)據(jù)分析，你知道多少？
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