数据分析基本原则与思路

思路一：问题分解

问题分解是我们在数据分析中最常见的思路，也就是将一个难以解决的大问题分解成若干个小问题，然后逐一击破。

比如说，许多商家面临点击率低的问题，但不知应该从何下手去调整。但通过分解法我们不难发现：点击率的影响因素可以被拆解为主图、标题、价格、基础销量、商品排名/展现位置、商品款式。这样拆解之后，我们就可以根据数据逐一排除，寻找原因进行优化。

思路二：定量分析

定量分析是指在调整优化时，一次最好只调整一项，观察一段时间数据后再进行下一项调整，避免多项调整同时进行，出现不知道是哪部分出了问题的混乱局面。

例如我们在进行场景优化时，在最初不清楚最适合的人群/资源位的情况下，最好每次只调整一项，这样前后对比会更容易观察数据，找出问题原因。

思路三：数据周期

我们需要注意，刚开始进行数据搜集和分析时，在历史数据积累较少的情况下，由于缺乏与过往的对比，我们基于过去一、两天的数据做出的判断很多时候是不准确的。当前数据是好是坏、趋势如何，很多时候需要积累数周网店数据分析，乃至几个月的数据进行判断，才会更加准确。

比如说网店数据分析，许多商家推广开开停停，曝光量和推广数据都非常不稳定，在这种情况下，单凭一两天的数据就来判断商品的表现以及未来的潜力是会出问题的。

思路四：多维度分析

因为推广本身的复杂性，我们在分析问题时应当从不同角度进行推断，尽量穷尽可能的原因，避免遗漏。

比如我们在分析转化率下降时，许多商家往往只会从详情、轮播图、差评是否置顶

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！