想要经营好一家店铺，数据分析和优化是必须的，但是很多卖家和朋友都做不好优化工作，所以下面的小系列将向你展示如何利用数据对店铺进行诊断和优化。企业能从这些数据中得到什么？我们来看看数据分析。分析思维模式有五种！对比“对比”俗称对比。一个数据是感觉不到的。必须和另一个数据对比才能感受到。它在现实中被广泛使用，例如在JD.COM选择产品、测量货币和监控商店数据。这些过程只是在做“比较”。分析师得到数据后，如果数据是独立的，无法比较，就无法判断，也就是说无法从数据中读出有用的信息。分裂，我们回到最初的思想“比较”。当某个维度可以比较时，我们选择比较。当你比较后发现问题，需要找出原因？或者根本没有对比。这时，“分裂”出现了。销售=交易用户*客户单价，交易用户等于访客*转化率。其实不需要对降维的每一个维度都进行分析。我们知道交易用户数/访客数=转化率。当有这样一个维度，可以从另外两个维度计算转换过来，我们就可以“降维”。JD.COM门店的交易用户数、访客数、转化率只需要三选二。另外，交易用户数*客户单价=销售额，这三个也可以三选二。另外，我们一般只关心对我们有用的数据。当数据的某些维度与我们的分析无关时，我们可以过滤掉，达到“降维”的目的。增维和减维是相互对应的。有减少就会有增加。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们需要对数据做一个操作，并添加一个额外的索引。请看下图。 我们找到一个搜索索引和一个宝藏号，一个代表需求，一个代表竞争。很多人把搜索索引/宝藏号当成倍数，用倍数来表示一个词的竞争程度(仅供参考)。这种做法是为了增加维度。添加的维度有一个名为“辅助列”的名称。假设我们先假设有结果，然后用逆向思维。从结果到原因，需要什么样的原因才能产生这个结果。算是寻根吧。那么，我们就可以知道现在满足了多少个原因，需要多少个原因。如果有多个选择，我们可以通过这个方法找到最佳路径(决策)。当我们回到数据分析的目的时，我们就会知道，只有明确了问题和需求，才能选择分析方法。

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