数据分析入门思维方法

这是最基本的思路，也是最重要的思路。 在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。

4.可衡量 好的分析思维，我们要想清楚如何衡量效果?也要考量和现实之间的差距，中间的可操作性。 有想法不会操作：那就学工具、学方法论、学算法,开始先用excel来跑通操作，后面再去学习python。 会操作没有想法：那就学方法论、学思维，好好思考方法论、业务、算法之间的关系。

1、趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。 可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。 2、多维分解 也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

01 细分分析 细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。 细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。