近年来，互联网电商行业蓬勃发展，数据运营工具层出不穷，对运营这个岗位的要求也越来越高。很多面试官在面试的时候可能会面临这样的问题，“为什么销量在下降？”“为什么转化率更低？”，却往往不能给面试官一个满意的答案。
可见数据分析运营的思维有多重要。未来只有具备数据分析运营能力的人，才更有可能获得机会，为企业创造更多的价值。然而，你可能会担心。想提高数据运算的思维能力，应该从哪里入手？
基于我多年的运营岗位工作经验，个人认为数据运营中有四种思维方法是你必须掌握的，非常常见也非常重要:细分思维、对比思维、数值转换思维、离群思维。
第一，细分思维
1.一维细分
通过时间、空等单一维度和流程进行分解，比如将年销售额分解为12个月，将全国GDP分解到各省市各地区。
2.维度的交叉细分
通过两个维度的交叉，分析定位问题及原因。单一维度的应用虽然简单，但是过于集中，会在合并的过程中消除各组数据的差异。所以有的时候，在分析问题的时候，需要进行细分。比如一个学校的男女生招生比例是一样的，但是细分到学院。发现文学院女生录取率高于男生，理学院男生录取率高于女生。
在操作上，两个维度的交叉细分应用，比如新老客户对品类的需求差异研究，就是每个品类在维度一、新老客户、维度二的交叉分析。
3.多个维度被相交和细分。
多维度交叉细分相对复杂，主要应用场景更多在用户运营和用户研究分析，比如RFM模型。通过最新消费、消费频率、消费金额，将每个维度一分为二，将用户群体切割成八个小群体进行针对性运营。
第二，比较思维
比较的对象
1.与行业对比:确定市场是否有利。
比如市场在上升，核心是增速。行业的销售增速是50%，我们自己的店是20%，低于行业的增速。根据平台流量分配原则，给我们的流量比较少。
2.与你的对手比较:
形容词（adjective的缩写）与直接竞争对手的比较:参考值的设定一般要求人和产品相同或相似。
《出埃及记》:我们的产品是客单价高的礼服，客单价低的礼服不是我们的直接竞争对手。
B.对比行业标杆:在运营中学会模仿标杆，优化自己的店铺。
比如他们的详情页做得好不好，就要分析一下详情页做得好不好，比如排版逻辑、文案、画面取景、拍摄角度、画面构图等等。，然后学习模仿。
3.与过去相比:
一般与过去的比较分为环比和同比。和过去对比的时候，需要注意时间段:一个在活跃期，一个在不活跃期或者季节是否相同。
4.与目标比较:
举例:目标:销售100万，实际完成80万，未完成20万。通过提炼找出原因。
比较中的注意事项
1.同量级:店铺级别是否一致，品牌影响力是否一致。
2.同样的人群:比如我们也买礼服，我们是高端人群，所以低端人群不是我们的直接比较对象。
3.同一产品:举例:我们卖榴莲，所以卖苹果不是我们的直接比较对象。
4.与此同时:
形容词（adjective的缩写）产品是否在同一时期:比如对比转化率，我们的产品在新的时期，所以爆款产品不是我们的直接对比对象，因为随着流量的增加，转化率必然下降。
b同期环境是否一致:比如618和活动前的对比，周五周六的对比。
第三，关联思维
在大数据的世界没有出现的时候，人们倾向于执着于现象背后的因果关系，试图通过有限的样本数据来分析内在的联系。数据量小的另一个缺点是有限的样本数据不能反映事物之间的普遍关系。
在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘和分析事物之间隐藏的关系，获得更多的认知和洞察。利用这些认知和洞察可以帮助我们捕捉现在，预测未来，而基于相关性分析的预测分析是大数据的核心问题之一。关注线性相关和复杂的非线性相关，可以帮助人们看到许多以前从未注意到的数据之间的一些联系，也可以掌握以前无法理解的复杂的技术和社会趋势。相关性甚至可以超越因果性，成为我们理解世界更好的视角。
第四，转折思维
每一个拐点都可能创造一个新的机会，所以要培养拐点的敏感度，然后明确操作节奏和拐点的思考方向。
1.从历史数据中总结出的拐点；
2.消费者对商家的新需求带来的拐点；
3.社会热点引发的转折。
关于拐点的考虑:
1.震级是否具有参考意义；
2.未来趋势预测的业务逻辑是否正确。
