tip：
了解你的客户没有比直接和你的客户对话更有效的手段了。
数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息

1、数据分析方法论

几种数据分析方法：市场细分、同期群分析、A/B分析、多变量分析、漏斗分析

数据分析方法五大思维方式

目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求

第一大思维【对比】

对比是最基本的思路，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息

第二大思维【拆分】（下钻）

笼统的数据看不到真实的情况如何，通过数据指标的拆解，会清晰很多，更容易发现问题所在。
市场细分，同期群分析这两种数据分析方法就是拆分的思路

第三大思维【降维】

是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。如下表
数据指标模块 - 图2
这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以【降维】.
成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。

第四大思维【增维】（辅助列）

增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。请看下图。
数据指标模块 - 图3
我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。
【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。

第五大思维【假说】

当我们拿不准未来的时候，或者说是迷茫的时候。我们可以应用【假说】，假说是统计学的专业名词吧，俗称假设。当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，那么我们就召唤【假说】，我们先假设有了结果，然后运用逆向思维。
从结果到原因，要有怎么样的因，才能产生这种结果。这有点寻根的味道。那么，我们可以知道，现在满足了多少因，还需要多少因。如果是多选的情况下，我们就可以通过这种方法来找到最佳路径(决策)。