数据分析思维(数据分析思维模式有哪些)

导语：数据分析思维笔记总结之细分思维

1、细分思维的定义

数据分析细分思维是一种将数据分解为更小的部分，以便更好地了解和解释数据的思维方式。细分就是要进行多维数据的提取，需要按照不同的维度和角度进行单个数据的划分，这也就是我们常说的钻取、上卷、切片、切块、旋转。

2、细分思维的类型

a、单一维度细分

地区：不同地点、不同省份、不同国家等时间：不同时间、时间段拆分，目的是发现数据发展趋势渠道：不同来源进行拆分，为了发现不同渠道的流量、产品差异性;用户：用户细分比较常见，目的是寻找有价值、有潜力、购买力强的客户;组成：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺

b、交叉维度细分

利用了不同维度的交叉，通过横向维度和纵向维度的组合，类似于OLAP中的数据立方体，从而实现数据的扩展。

c、创造新维度

转化漏斗模型（拆分法）

漏斗的每一层，都有一定的容量：漏斗越往下，容量越小；而层与层之间的比例，就是转化率。

RFM模型（交叉法）

通过客户名称、消费时间、消费金额来处理出上次交易间隔R、交易频率F、交易金额M三个原始字段

人群划分

基础属性：如性别、年龄、地域;

兴趣属性：如媒体偏好、交易行为;

自定义属性：基于行业的特征定义的属性

切分指标

等宽：如平均值;

等频：如频率;

等类：如聚类;

用户分类

将客户细分为八个类别，以便于我们针对客户类型提供不同的服务和对应的措施

3、数据分析细分思维步骤

确定分析目的：首先需要明确分析的目的是什么，例如了解用户行为、分析销售情况等，然后根据分析目的选择相应的细分类型。收集数据：收集与分析目的相关的数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。根据细分类型进行数据分组：根据选择的细分类型，将数据进行分组，例如按时间、空间、类别、层级、过程等进行分组，以便进行更深入的分析。进行数据分析：根据分组后的数据进行分析，例如计算各组数据的平均值、比例、增长率等，比较不同组之间的差异和相似之处，发现其中的规律和趋势。得出结论并提出建议：根据分析结果得出结论，并提出相应的建议，以便企业做出更加明智的决策。监控和迭代：分析结果需要持续监控，以便及时调整分析策略和方法，不断优化分析结果，为企业的决策提供更加精准的支持。

4、案例

背景：假设一家电商公司想要分析其销售情况，以下是使用细分思维进行数据分析。

确定分析目的：电商公司想要了解其销售情况，包括产品类别、销售额、销售渠道等，以便制定更加精准的销售策略。

收集数据：电商公司收集了近期的销售数据，包括产品类别、销售额、销售渠道等相关信息，并对数据进行了清洗和预处理。

根据细分类型进行数据分组：根据产品类别、销售渠道等维度对数据进行分组，以便进行更加深入的分析。

进行数据分析：电商公司对分组后的数据进行分析，例如计算各类别、渠道的销售额、销售量、销售占比等指标，比较不同类别、渠道之间的差异和相似之处，发现其中的规律和趋势。

得出结论并提出建议：根据分析结果得出结论，并提出相应的建议，例如针对不同产品类别和销售渠道，制定不同的促销策略，优化产品组合和定价策略等。

监控和迭代：电商公司持续监控销售情况，及时调整分析策略和方法，不断优化分析结果，为企业的决策提供更加精准的支持。

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