wish数据该怎么分析？可以用哪些思维来展开？

在了解了后台数据的展示方式后，卖家们还需要了解的是我们可以用哪些思维来开展数据整理和分析。

1．对照思维

这个维度通常用于对比单品或者单店铺在单位时间中的销售情况，通常采用对比的形式，展示出的形式是柱状图，柱状图在Excel中很容易生成。一般对于后端运营中比较规范，且用系统进行管理的商户，所使用的ERP通常都有统计功能，可以对订单数量或者订单金额进行统计。

销量和销售额的统计，体现了在数据处理中很重要的也是最基本的一个思路，就是对照的思路，俗称对比，单独一个数据是绝对化的数字，不能代表什么，而和另一个数据做对比，才能体现出它的价值。

2．分拆思维

我们举一个例子，比如一个销售员A，通过对照的方式发现店铺这一周的销售额不如上一周，这时只对比销售额就没有多大意义了，而需要对销售额这个数据进行进一步拆分。这里可以利用电子商务中常见的一些公式。

通过进一步的分析可以找出导致销售额下降的原因，还可以更进一步细分转化率、流量等数据，找出更深层的原因,直到找出解决方案。

3．降维思维

当数据的维度太多的时候，我们不可能把每个维度都拿来分析，对于一些相关联的数据指标，筛选出其中能够合并的维度即可。

在汇总数据维度时，众多的数据并不是每一个都值得分析，当存在“成交总额=产品单价×订单”这种一个维度可以由其他维度计算出来的情况时，我们就可以降维。通常我们只关心对我们有用的数据，当某些维度的数据跟我们的分析无关时，就可以将其过滤掉，达到降维的目的。

4．增维思维

增维和降维是相对应的，有降必有增。当我们当前的数据维度不能很清晰很全面地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一些运算，使其多增加一个指标。

当我们在分析某个单品的数据时，如果单纯从浏览量、销量、退款比率、平均评级数据等不能分析出产品销售额增减的原因的话，就需要增加产品的客单价、转化率等数据维度来协助分析。

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