数据分析最难的，不是EXCEL技巧、不是SPSS和R语言、也不是SQL技术，而是思维！
小编认为，优秀的数据分析师必须具有三个特质：
精于数据、擅长思维、理解商业；
什么是思维？ 怎样培养思维？
下面，小编精心准备了第三堂课，送给对俺不离不弃的小伙伴们。
[ 序 ] 来一场思维的洗礼
今天要讲的不是【思维】，更像【方法】。也是数据分析入门最容易的一课。
如果你以为数据分析是一门多高深的手艺活，如果你因为恐惧而不敢去步入数据分析的大门。那么，这篇文章会给你信心。让你明白，数据分析是多么容易的一件事。
数据分析思维入门（3）： 分析
分析的目的，是为了得出结论！
数据分析师最牛的地方，不是会做炫人眼球的图表，而是要从数据引出观点，以观点指导运营！
工具，小编用的是EXCEL、PPT、以及从取真经里面的截图。 什么SPSS和R语言我们是几乎不用的；
方法，小编用的是对比、分类、细分。什么聚类、回归用的也是极少的；
以小编这些年来的数据分析经验来看，你有了这些，足以！（关于数据挖掘那般专业的事，交给取真经这样专业的数据公式去处理就行了）
什么是对比、分类、细分？从理论方面小编就不做解释了，大家百度一下就可找到权威的答案。小编只从实践应用中来一点抛砖引玉的例子。
1、对比：
对比是在数据分析中用得最多的。对比的目的是为了找出两个指标（事物）之间的不同。比如：
本月实际销售与目标的对比，叫“达成”；
本月实际销售与去年同期的对比，叫“同比”；
本月实际销售与上月实际销售的对比，叫“环比”；
自家店铺与竞品店铺的对比，叫“差异”；
这是其一，其二是我们要知道，为什么要看“达成”、“同比”、“环比”、“差异”？
“达成”是为了看当前业绩的完成情况，以此评估业绩完成进度是否合理。注意，听你汇报的人，往往会更关注原因：业绩达标了，达标的原因是什么？什么地方做得足够好？业绩不达标，不达标的原因是什么？什么地方出了纰漏？
”同比“是为了看当前业绩与去年同期有没有增长。有经验的管理者看的第一个指标就是同比，同比上升了，就要考虑上升幅度是否符合预期，同比下降了，更需要去找下降的原因；
”环比“是为了看店铺业绩前后的变化，环节上升或者下降往往代表店铺在这段时间内销售策略的调整。有时是因为这个月商品降低了折扣，有时是因为这个月加了一场活动。需要环比的变化是异常原因，便需要引起警惕，及时干预。
”差异“是为了找到店铺与竞品之间的不同之处，这种不同，有时是为了避免与竞品的直接竞争，有时是为了向竞品学习更好的运营手段。比如，竞品在去年5月做了3场活动，预估今年5月也会有同样的3场活动。那么，我们是与竞品同台竞争呢？还是抢占先机，比竞品提前几天做活动？
（对比分析是最容易做的，往往一个减法或除法公式就搞掂了一项对比数据。但是，容易做的分析往往会让许多人失去思考。所以我们要经常问自己”为什么上升？为什么下降？“）
2. 分类
与“对比”相反，分类的作用是为了找出一批事物的共性。比如：
RFM的分析，将用户分为优质、一般、流失等群体，据此做出对应的营销策略；
价格带/折扣带的分析，将商品分为不同的区间，是为了掌握用户的消费力分布情况，进行更有针对性的备货；
将商品分为活动商品与非活动商品，是为了评估商品备货与活动机制的匹配程度；
将商品分为正价与特价，是为了评估店铺对新品的倾销能力；
… …
如何分类，取决于你分析的目的，更取决于你对业务的理解。只有对运营、商品、CRM有深入的理解，你所做出的分类才能准确，分析才有意义。
3、细分：
细分的另一个名词叫”溯源“，也就是发挥死磕精神，刨根问底的意思。
细分一般有两种应用模式：一是能套用公式的，二是对业务流程从头到尾的梳理一遍；
能套用公式的可以用杜邦分析法。如“销售额=UV*转化*客单”。
对需要对业务流程梳理的，可以借助流程图。如页面的跳失分析和转化分析。
细分一般是在找不到分析角度，找不到切入点的时候使用的一种方法。优点是比较全面、系统化。只要选对模型，往往都能揪出真凶，找出问题的主要原因。
好了，这是数据分析的第三课—-【分析】
总结两句话：
1、分析的目的是得出结论，并以结论指导运营 !
2、只要对业务了解，最简单、常用分析的方法有三种。
来源：取真经电商大数据（本文已获得授权）
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