想要運營好店鋪少不了要進行數據分析和優化，但是很多賣家朋友做不好優化工作，所以下面小編為大家帶來如何利用數據進行店鋪診斷及優化。通過這些數據分析商家們能從中得到什么?一起去看看數據分析情況分五大分析思維方式!

　　對照

　　“對照”俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。

　　在現實中的應用非常廣，比如京東選品測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做“對照”，分析人員拿到數據后，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從數據中讀取有用的信息。

　　拆分

　　我們回到第一個思維“對比”上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比后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。

　　銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等于訪客數*轉化率。

　　降維

　　這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以“降維”。

　　成交用戶數丶訪客數和京東店鋪轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

　　另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到“降維”的目的。

　　增維

　　增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。 我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，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/寶貝數=倍數，用倍數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”。

　　假說

　　我們先假設有了結果，然后運用逆向思維。從結果到原因，要有怎么樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。

　　那么，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)。我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。

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