编辑导读：精细化运营的核心是数据驱动增长，通过数据分析引导产品迭代和运营提升。因此，运营商需要掌握一定的数据运营能力。本文结合作者自己的工作实践，总结了三种最常用的操作方法，与大家分享。
近年来，随着互联网电子商务的蓬勃发展，对运营的要求越来越高。在面试运营岗位时，经常会问到与数据运营分析相关的问题，但回答往往令人失望，要么是分析思路不清晰，要么是核心指标没有把握。
这种场景在产品和运营中经常发生。试想领导问“最近销量下滑的原因是什么？”“为什么转化率会损失？”你将如何应对这些问题？
因此，数据分析思维的重要性，以及未来具备产品思维和数据分析能力的运营可以获得更大的空间，创造更高的价值。
身边很多朋友都在担心如何提高自己的数据分析能力。说实话，EXCEL的数据处理技巧和可视化图表都很容易学，但难点在于抛出一个问题。如何通过数据找到解决这个问题的办法，在于数据分析思维。
思维方式有很多种。经过多年的经营，我个人认为最常用的三种思维：细分思维、对比思维、相关思维.
很多其他的思维模式都是从这三种思维的综合应用中衍生出来的。
# 1.细分思维。
细分思维应用最频繁，几乎每天都在应用，比如利用思维导图对一个任务进行细分和拆解。细分是将一个指标层层分解，分解成最小粒度，定位分析问题的一种思维方法。
数据分析中如何应用细分思维？
## 1\.一维细分。
通过时间、空间、流程等单一维度拆解，比如将年销售额分解为12个月，将全国GDP分解为各省市。
## 2\.二维交叉细分。
通过两个维度的交叉，分析定位问题及原因。单个维度的应用虽然简单，但过于集中，会消除合并过程中各组数据的差异。所以有时候在分析问题的时候，需要进行细分和分解。比如一个学校男女生的招生比例是一致的，但是细分成学院进行分析，发现文理学院的女生录取率高于男生，而理学院的男生录取率高于女生。
在操作上，两个维度交叉细分的应用，比如研究新老客户对品类的需求差异，就是对第一个维度、新老客户、第二个维度的各个品类的交叉分析。
## 3\.多维交叉细分。
多维交叉细分相对复杂，主要应用场景多在用户操作、用户调研分析，如RFM模型，通过最新消费(Recency)和消费频次。
(频率)和Monetary，每个维度分为两个，将用户群分成八个小组进行针对性操作。
# 2.比较思维。
比较思维也是操作中最常见的思维方式。
1.纵向比较：自我与自我的比较，包括链式比较(与上期自我比较)和同比比较(与上年同期自我比较)。
2.横向比较：拿自己和别人比较，比如IOS和安卓的销量，女装和男装的销量等等。
对比思维经常被错误地应用，无与伦比的数据被放在一起进行比较。比如A品牌20年同比增长42%，B品牌仅同比增长28%，说明A品牌20年的销售业绩好于B品牌？
其实A品牌19年的业绩只有3000万，而B品牌19年的业绩是3亿，根本没有可比性。
如何避免对比思维的错误应用：
1.确保数据源一致：例如，对于同一个指标，系统直接拉取的数据可能与bi代码运行的数据不同。
2.确保统计口径和定义一致：例如，销售包装不包括拒收
相关思维是一种复杂的统计数据思维，包括正相关、负相关、非线性相关、不相关等多种类型，且多用于生物学和科学。复杂的相关性分析需要函数的应用，建模即可完成。然而，在实际工作中，大多数应用程序并不那么深入和复杂。
大部分应用主要研究A和B的关系，比如销量和UV的关系，广告成本和曝光的关系。
运用好相关思维，可以帮助我们在处理复杂问题时，排除无关数据的干扰，找到解决问题的关键因素和指标。
但在相关思维的应用上，也经常犯错，最常见的就是混淆相关关系和因果关系，即因为事件A和事件B存在某种关联影响，解读成因事件A导致了事件B的发生。所以在相关思维应用，我们要知道事件A和事件B可能存在的关系，避免陷入误区
1. 事件A引起了事件B
2. 事件B引起了事件A
3. 事件A、事件C引起了事件B
4. 事件A、事件B没有直接关联，但是事件C可能会同时引起事件A、事件B
5. 事件A、事件B一点关系都没有，只是数据凑巧相关
比如看电视会导致孩子学习成绩下降，试想是看电视导致学习成绩下降，还是学习成绩下降的孩子更喜欢看电视，难道不看电视孩子的学习成绩就会提升吗？难道学习成绩提升的孩子都不看电视吗？如果出现这类型的数据时，在解读前，不妨像这样反问自己，以确认数据逻辑的合理性。
# 四、结语
数据分析思维说难不难，只要在应用或看数据的时候多留心眼，多打个问号，不要执着数据表现，多思考数据背后的关联和差异，复杂的问题就会变得简单了。
看完这篇文章，大家不妨把过去那些解不开的疑难杂症，再拿出来重新思考练习下吧！
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