2015年，對于數據行業(yè)來說，確實有各種質的飛躍，各種白皮書，各種以數據命名的新興職業(yè)呈現百花齊放的局面。數據這個詞被用得越來越多，熱度越來越大。不可置否的是數據在各行各業(yè)顯現出了不同凡響的威能，最先實現價值一般都在電子商務行業(yè)。
電商行業(yè)能直接反饋到的數據量是最全最多的，各種行為都會有所記錄。也許賣家們手頭的收據還達不到大而全的程度，但是利用這些數據還是可以做一些力所能及的分析，使得整個運營過程更科學、更準確，來減少在操作過程中的一些失誤，避免損失。也可以發(fā)現一些原本沒有發(fā)現的信息，提供更多的空間所在，說大一點發(fā)現藍海市場的存在，說通俗些讓賺錢都顯得高大上。
很多文章中提到過數據分析入門有5種思維，對于文章不過多的評論什么，只能先這么說，這5種思維不能說錯，可能對于國內現狀來說，更能夠被廣大的人民群眾所接受，也確實比較簡單實用。但是數據分析的5種思維這樣的說法，這是完全不考慮算法的一個情況下，不嚴謹的說，數據分析有這么5種簡單的思考方向。這樣的一個說法應該會比較合理一點，因為這就確實不從任何數學學術意義上的程度去說這個事。
如果賣家確實感覺剛開始學習數據分析無從下手的話，可以先往這方面考慮。
第一種，叫做對照，俗稱對比。
先看看第一幅圖：
不知道賣家們對于看到第一幅圖有什么感覺，先別急，接下來看第二幅圖：
可能第二幅圖就明白了很多，這就是一個對比，有個參照。否則單一的看看一個內容，根本不知道在做什么。
第二種叫拆分：這種方法運用在尋找問題的時候比較多，還是看圖：
比如當流量出現了問題，那就要一層一層往下剝析問題具體是出現在了底下的哪個點。
第三種跟第四種可以和起來講，就是降維跟升維。比如看到這樣的數據：
上圖一眼望去，就覺得密密麻麻，完全都不知道看什么。這個時候，在分析的思維上，就要想目的到底是什么，哪些數據是有用的，然后把那些不必要的先刪除掉，結果就清楚很多。而升維就剛好相反，就可以看看是否數據量夠，是否需要增加一些維度。后面文章會詳細講解。
第五種思維，叫做假說。這種說法更熟知一點的叫做假設，是一種逆向的思維，最常用到的地方是制定計劃的時候，從結果看原因。比如目標是卡排名卡到第幾位，那么就需要去想，要達到這種結果，需要什么樣的一個條件。一步一步反向的去制定，這樣不會偏離達到目標的方向。
真正的數據分析是一個很大的內容，如果涉及到算法，不管是數據挖掘方面還是統(tǒng)計分析方面的其中某一個，都有上百種細分的算法，各種流派、驗證方式，后面會一一展開。
電商行業(yè)能直接反饋到的數據量是最全最多的，各種行為都會有所記錄。也許賣家們手頭的收據還達不到大而全的程度，但是利用這些數據還是可以做一些力所能及的分析，使得整個運營過程更科學、更準確，來減少在操作過程中的一些失誤，避免損失。也可以發(fā)現一些原本沒有發(fā)現的信息，提供更多的空間所在，說大一點發(fā)現藍海市場的存在，說通俗些讓賺錢都顯得高大上。
很多文章中提到過數據分析入門有5種思維，對于文章不過多的評論什么，只能先這么說，這5種思維不能說錯，可能對于國內現狀來說，更能夠被廣大的人民群眾所接受，也確實比較簡單實用。但是數據分析的5種思維這樣的說法，這是完全不考慮算法的一個情況下，不嚴謹的說，數據分析有這么5種簡單的思考方向。這樣的一個說法應該會比較合理一點，因為這就確實不從任何數學學術意義上的程度去說這個事。
如果賣家確實感覺剛開始學習數據分析無從下手的話，可以先往這方面考慮。
第一種，叫做對照，俗稱對比。
先看看第一幅圖：
不知道賣家們對于看到第一幅圖有什么感覺，先別急，接下來看第二幅圖：
可能第二幅圖就明白了很多，這就是一個對比，有個參照。否則單一的看看一個內容，根本不知道在做什么。
第二種叫拆分：這種方法運用在尋找問題的時候比較多，還是看圖：
比如當流量出現了問題，那就要一層一層往下剝析問題具體是出現在了底下的哪個點。
第三種跟第四種可以和起來講，就是降維跟升維。比如看到這樣的數據：
上圖一眼望去，就覺得密密麻麻，完全都不知道看什么。這個時候，在分析的思維上，就要想目的到底是什么，哪些數據是有用的，然后把那些不必要的先刪除掉，結果就清楚很多。而升維就剛好相反，就可以看看是否數據量夠，是否需要增加一些維度。后面文章會詳細講解。
第五種思維，叫做假說。這種說法更熟知一點的叫做假設，是一種逆向的思維，最常用到的地方是制定計劃的時候，從結果看原因。比如目標是卡排名卡到第幾位，那么就需要去想，要達到這種結果，需要什么樣的一個條件。一步一步反向的去制定，這樣不會偏離達到目標的方向。
真正的數據分析是一個很大的內容，如果涉及到算法，不管是數據挖掘方面還是統(tǒng)計分析方面的其中某一個，都有上百種細分的算法，各種流派、驗證方式，后面會一一展開。
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本文來源： 數據分析5種入門方法，你get了么？
