想要运营好店铺少不了要进行数据分析和优化，但是很多卖家朋友做不好优化工作，所以下面小编为大家带来如何利用数据进行店铺诊断及优化。通过这些数据分析商家们能从中得到什么?一起去看看数据分析情况分五大分析思维方式!

　　对照

　　“对照”俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。

　　在现实中的应用非常广，比如京东选品测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做“对照”，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。

　　拆分

　　我们回到第一个思维“对比”上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候，“拆分”就闪亮登场了。

　　销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。

　　降维

　　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京东店铺转化率，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。

　　另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到“降维”的目的。

　　增维

　　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。 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”。

　　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)。我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。

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