Smartbi：掌握这四种思维方式，数据操作从入门到精通面试中，你会面临这样的问题，“为什么销量下降了？”，“为什么转化率下降了？”，但往往面试官无法给出满意的答案。可见数据分析和运营思维的重要性。未来，具备数据分析和运营能力的人才将更有可能获得机会，为企业创造更多价值。但是，您可能会感到苦恼。想要提升自己的数据运营思维能力，应该从何入手？根据我在运营岗位多年的工作经验，个人认为在数据运营中，有四种思维方式是必须要掌握的，很常见也很重要：细分思维、比较思维、数值转换思维和异常值思考。一、切分思路1、单维度切分通过时间、空间、过程等单一维度进行拆解。例如，将年销售额分解为12个月，将全国GDP分解为省、市、地区等。2.Cross-Dimension跨维度通过两个维度的交集，分析定位问题及原因。单一维度的应用虽然简单，但是过于凝练，而且每组数据的差异性在合并的过程中都会被消除，所以有时候在分析提问的时候，需要进行细分和分解。比如某校男女生录取比例相同，但细分学院分析，发现文学院女生录取率高于男生，理学院男生录取率高于女生。图4.png在运营工作中，两个维度的交叉细分应用，比如研究新老客户对品类的需求差异，就是在维度1和新老客户的交叉分析3.多维度交叉细分多维度交叉细分相对复杂，主要应用场景更多在用户运营、用户研究和分析，如RFM模型，通过最近消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三个维度，将每个维度一分为二，将用户群体分成八个小群进行针对性的操作。图5.png二、对比思考和比较的对象1、对比行业：判断市场是否有利例：市场处于上升期，核心是增速，行业销售增速50%，而我们自己的店铺是20%，这是低的。由于行业的增长速度，根据平台流量分配的原则，给我们的流量相对较小。2.与竞争对手相比：与直接竞争对手相比：参考值的设定一般需要相同或相似的人和产品。例：我们的产品是客单价高的裙子，客单价低的裙子商家不是我们的直接竞争对手。b.对比行业标杆：学习模仿标杆，优化自己的店铺运营。例子：他们家的详情页比较好，要分析哪个详情页做得好，是排版逻辑，文案，画面取景，拍摄角度，画面构图等等，然后学习模仿3.对比past：一般和过去的比较分为环比和同比比较，和过去比较的时候需要注意时间段的问题：是否处于活跃期和另一个是处于非活跃期或者季节是否相同。4、与目标对比：例如：目标：销售额100万，实际完成80万，对比20万未完成，通过细化找出原因及对比注意事项1、同级：店铺层级是否一致，品牌影响力是否一致2、同一人群：例：我们也买裙子，我们是高端人群，所以低端人群不是我们的直接比较对象3、同一个产品：例子：我们是卖榴莲的，所以卖苹果不是我们的直接比较对象4.同期：a．产品是否处于同一时间段：例：比较转化率，我们的产品处于新品期，所以热门产品不是我们直接比较的对象，因为随着流量的增加，转化率必然会下降b．同时环境是否一致：例：618事件与事件前的对比，周五与周六的对比。分析它们之间的内在关系。小数据的另一个缺点是有限的样本数据不能反映事物之间的普遍关系。在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘和分析事物之间隐藏的关系，获得更多的认知和洞察。使用这些认知和见解可以帮助我们捕捉现在并预测未来。基于关联分析的预测分析是大数据的核心问题之一。通过关注线性相关和复杂的非线性相关，它可以帮助人们看到以前没有注意到的数据之间的某些联系，也可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态。它可以超越因果关系，成为我们认识世界的更好视角。4、拐点思维每一个拐点都可能带来新的机会，因此需要培养对拐点的敏感度，进而明确拐点思维的操作节奏和方向。从历史数据中总结的拐点；消费者对商家的新需求带来的拐点；社会热点引发的拐点。转折点思考要注意：量级是否有参考意义；未来趋势预测的业务逻辑是否正确。
