2015年，对于数据行业来说呈现出百花齐放的局面，而电子商务，这个对于数据反馈最快速最全面的行业，学会数据分析这个技能，可以让整个运营更加科学化、精准化。
2015年，对于数据行业来说，确实有各种质的飞跃，各种白皮书，各种以数据命名的新兴职业呈现百花齐放的局面。数据这个词被用得越来越多，热度越来越大。不可置否的是数据在各行各业显现出了不同凡响的威能，最先实现价值一般都在电子商务行业。
电商行业能直接反馈到的数据量是最全最多的，各种行为都会有所记录。也许卖家们手头的收据还达不到大而全的程度，但是利用这些数据还是可以做一些力所能及的分析，使得整个运营过程更科学、更准确，来减少在操作过程中的一些失误，避免损失。也可以发现一些原本没有发现的信息，提供更多的空间所在，说大一点发现蓝海市场的存在，说通俗些让赚钱都显得高大上。
很多文章中提到过数据分析入门有5种思维，对于文章不过多的评论什么，只能先这么说，这5种思维不能说错，可能对于国内现状来说，更能够被广大的人民群众所接受，也确实比较简单实用。但是数据分析的5种思维这样的说法，这是完全不考虑算法的一个情况下，不严谨的说，数据分析有这么5种简单的思考方向。这样的一个说法应该会比较合理一点，因为这就确实不从任何数学学术意义上的程度去说这个事。
如果卖家确实感觉刚开始学习数据分析无从下手的话，可以先往这方面考虑。
第一种，叫做对照，俗称对比。
先看看第一幅图：
不知道卖家们对于看到第一幅图有什么感觉，先别急，接下来看第二幅图：
可能第二幅图就明白了很多，这就是一个对比，有个参照。否则单一的看看一个内容，根本不知道在做什么。
第二种叫拆分：这种方法运用在寻找问题的时候比较多，还是看图：
比如当流量出现了问题，那就要一层一层往下剥析问题具体是出现在了底下的哪个点。
第三种跟第四种可以和起来讲，就是降维跟升维。比如看到这样的数据：
上图一眼望去，就觉得密密麻麻，完全都不知道看什么。这个时候，在分析的思维上，就要想目的到底是什么，哪些数据是有用的，然后把那些不必要的先删除掉，结果就清楚很多。而升维就刚好相反，就可以看看是否数据量够，是否需要增加一些维度。后面文章会详细讲解。
第五种思维，叫做假说。这种说法更熟知一点的叫做假设，是一种逆向的思维，最常用到的地方是制定计划的时候，从结果看原因。比如目标是卡排名卡到第几位，那么就需要去想，要达到这种结果，需要什么样的一个条件。一步一步反向的去制定，这样不会偏离达到目标的方向。
真正的数据分析是一个很大的内容，如果涉及到算法，不管是数据挖掘方面还是统计分析方面的其中某一个，都有上百种细分的算法，各种流派、验证方式，后面会一一展开。
2015年，对于数据行业来说，确实有各种质的飞跃，各种白皮书，各种以数据命名的新兴职业呈现百花齐放的局面。数据这个词被用得越来越多，热度越来越大。不可置否的是数据在各行各业显现出了不同凡响的威能，最先实现价值一般都在电子商务行业。
电商行业能直接反馈到的数据量是最全最多的，各种行为都会有所记录。也许卖家们手头的收据还达不到大而全的程度，但是利用这些数据还是可以做一些力所能及的分析，使得整个运营过程更科学、更准确，来减少在操作过程中的一些失误，避免损失。也可以发现一些原本没有发现的信息，提供更多的空间所在，说大一点发现蓝海市场的存在，说通俗些让赚钱都显得高大上。
很多文章中提到过数据分析入门有5种思维，对于文章不过多的评论什么，只能先这么说，这5种思维不能说错，可能对于国内现状来说，更能够被广大的人民群众所接受，也确实比较简单实用。但是数据分析的5种思维这样的说法，这是完全不考虑算法的一个情况下，不严谨的说，数据分析有这么5种简单的思考方向。这样的一个说法应该会比较合理一点，因为这就确实不从任何数学学术意义上的程度去说这个事。
如果卖家确实感觉刚开始学习数据分析无从下手的话，可以先往这方面考虑。
第一种，叫做对照，俗称对比。
先看看第一幅图：
不知道卖家们对于看到第一幅图有什么感觉，先别急，接下来看第二幅图：
可能第二幅图就明白了很多，这就是一个对比，有个参照。否则单一的看看一个内容，根本不知道在做什么。
第二种叫拆分：这种方法运用在寻找问题的时候比较多，还是看图：
比如当流量出现了问题，那就要一层一层往下剥析问题具体是出现在了底下的哪个点。
第三种跟第四种可以和起来讲，就是降维跟升维。比如看到这样的数据：
上图一眼望去，就觉得密密麻麻，完全都不知道看什么。这个时候，在分析的思维上，就要想目的到底是什么，哪些数据是有用的，然后把那些不必要的先删除掉，结果就清楚很多。而升维就刚好相反，就可以看看是否数据量够，是否需要增加一些维度。后面文章会详细讲解。
第五种思维，叫做假说。这种说法更熟知一点的叫做假设，是一种逆向的思维，最常用到的地方是制定计划的时候，从结果看原因。比如目标是卡排名卡到第几位，那么就需要去想，要达到这种结果，需要什么样的一个条件。一步一步反向的去制定，这样不会偏离达到目标的方向。
真正的数据分析是一个很大的内容，如果涉及到算法，不管是数据挖掘方面还是统计分析方面的其中某一个，都有上百种细分的算法，各种流派、验证方式，后面会一一展开。
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