数据模型还有几种常见的技巧、叫做钻取、上卷、切片。选取就是将维度继续细分。比如浙江省细分成杭州市、温州市、宁波市等，2010年一季度变成1月、2月、3月。上卷则是钻取的相反概念，将维度聚合，比如浙江、上海、江苏聚合成浙江沪维度。切片是选中特定的维度，比如只选上海维度、或者只选2010年一季度维度。因为数据立方体是多维的，但我们观察和比较数据只能在二维、即表格中进行。上图的树状结构代表钻取(source和time的细分)，然后通过对Route的air切片获得具体数据。聪明的你可能已经想到，我们常用的数据透视表就是一种维度分析，将需要分析的维度放到行列组合进行求和、计数、平均值等计算。放一张曾经用到的案例图片：用城市维度和工作年限维度，计算平均工资。除了Excel、BI、R、Python都能用维度分析法。BI是相对最简便的。谈到维度法，想要强调的是分析的核心思维之一：对比，不同维度的对比，这大概是对新人快速提高的最佳捷径之一。比如过去和现在的时间趋势对比，比如不同地区维度的对比，比如产品类型的区别对比，比如不同用户的群体对比。单一的数据没有分析意义，只有多个数据组合才能发挥出数据的最大价值。我想要分析公司的利润，利润 = 销售额 & 成本。那么找出销售额涉及的指标/维度，比如产品类型、地区、用户群体等，通过不断的组合和拆解，找出有问题或者表现良好的原因。成本也是同理。这就是正确的数据分析思维。总结一下吧：我们通过业务建立和筛选出指标，将指标作为维度，利用维度进行分析。指标和维度有什么区别?维度是说明和观察事物的角度，指标是衡量数据的标准。维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维度和城市维度，我们就无法用指标表示，而指标(留存率、跳出率、浏览时间等)却可以成为维度。通俗理解：维度&指标。到这里，大家已经有一个数据分析的思维框架了文章出自，转载请保留此链接！。之所以是框架，因为还缺少具体的技巧，比如如何验证某一个维度是影响数据的关键，比如如何用机器学习提高业务，这些涉及到数据和统计学知识，以后再讲解。这里我想强调，数据分析并不是一个结果，只是过程。还记得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它”这句话吗?数据分析的最终目的就是增长业务。如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果。数据分析是需要反馈的，当我分析出某项要素左右业务结果，那么就去验证它。告诉运营和产品人员，看看改进后的数据怎么样，一切以结果为准。如果结果并没有改善，那么就应该反思分析过程了。这也是数据分析的要素，结果作导向。分析若只是当一份报告呈现上去，后续没有任何跟进、改进的措施，那么数据分析等与零。业务指导数据，数据驱动业务。这才是不二法门。案例你是淘宝的数据分析师，现在需要你预估双十一的销量，你不能获得双十一当天和之前的所有数据。只能获得11月12日开始的数据，你应该如何预估?因为是开放题，所以没有固定答案。大家的回答分为两类：一类是通过后续双十一的销量，判断16年，缺点是需要等一年，优点是简单到不像话。二类是通过11月12日之后的销量数据，往前预估，期间会考虑一些权重缺点是双十一属于波峰，预估难道大，优点是可操作性好。因为题目主要看的是分析思维，目的是找出可能的思路，所以有没有其他的方法呢?我们尝试把思维放开，因为销量能反应商品，有没有其他维度?我们可能会想到：退换货率、和商品评价率。因为双十一的商品只能在12日后退换货和收货后评价，我们就能根据这两个指标平日的平均比率，以及双十一商品的后续退换和评价总数，预估卖出总量。退换货率肯定会虚高一些(毕竟双十一退货不少)，那么商品评价率更准确。还有其他方法么?当然有，比如会有不少人用蚂蚁花呗支付双十一，那么后续还款的比率能不能预估?如果再将思路放开呢?虽然我不知道淘宝当天的数据，但是可以寻求外部数据，比如京东，京东的双十一销量是多少，是平时的多少倍，那么就用这个倍数去预估淘宝的。整体的分析结构就分为：外部数据：京东等其他平台双十一销量内部数据：免责声明：本文仅代表作者个人观点,与本网无关。看完本文，记得打分哦：很好下载Doc格式文档马上分享给朋友：?知道苹果代表什么吗实用文章，深受网友追捧比较有用，值得网友借鉴没有价值，写作仍需努力相关网络技术：
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你可能喜欢四步，教你建立数据分析的思维框架
人人都是产品经理是中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享社区。集媒体、社区、招聘 、教育、社群活动为一体，全方位服务产品经理。本文由人人都是产品经理社区 作者@秦路 原创发布。转载请联系人人都是产品经理。 曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：不是我觉得，而是数据证明。这是一道分水岭，“我觉得”是一种直觉化经验化的思维，工作不可能处处依赖自己的直觉，公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现，它依托于数据导向型的思维，而不是技巧，前者是指导，后者只是应用。作为个人，应该如何建立数据分析思维呢？一、建立你的指标体系 在我们谈论指标之前，先将时间倒推几十年，现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。所谓衡量，就是需要统一标准来定义和评价业务。这个标准就是指标。假设隔壁老王开了一家水果铺子，你问他每天生意怎么样，他可以回答卖的不错，很好，最近不景气。这些都是很虚的词，因为他认为卖的不错也许是卖了50个，而你认为的卖的不错，是卖了100。这就是“我觉得”造成的认知陷阱。将案例放到公司时，会遇到更多的问题：若有一位运营和你说，产品表现不错，因为每天都有很多人评价和称赞，还给你看了几个截图。而另外一位运营说，产品有些问题，推的活动商品卖的不好，你应该相信谁呢？其实谁都很难相信，这些众口异词的判断都是因为缺乏数据分析思维造成的。老王想要描述生意，他应该使用销量，这就是他的指标，互联网想要描述产品，也应该使用活跃率、使用率、转化率等指标。
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