分析店铺数据可以提高店铺的生意，爱店家就告诉你如何分析数据

爱店家

　　刚刚成功入驻京东不久的商家许多都会有一个苍茫期，不知道怎样去运营，运营了很长时间的商家又往往忽略店肆发生的各种数据，数据是运营状况最实在的反应，那么要怎样去剖析这些数据呢?下面，小编就给我们介绍几个方法。

　　一、对照处理数据

　　“对照”俗称比照，独自看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做比照才会有感觉。在现实中的应用十分广，比方京东选品测款丶监控店肆数据等，这些进程便是在做“对照”，剖析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行比照的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。

　　二、拆分处理数据

　　咱们回到第一个思想“比照”上面来，当某个维度能够比照的时分，咱们挑选比照。再比照后发现问题需要找出原因的时分?或许根本就没有得比照。这个时分，“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。

　　三、降维处理数据

　　这么多的维度，其实不必每个都剖析。咱们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是能够通过其他两个维度通过核算转化出来的时分，咱们就能够“降维”。

　　成交用户数丶访客数和京东店肆转化率，只需三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也能够三择二。另外，咱们一般只关心对咱们有用的数据，当有某些维度的数据跟咱们的剖析无关时，咱们就能够筛选掉，达到“降维”的目的。

　　四、增维处理数据

　　增维和降维是对应的，有降必有增。当咱们当前的维度不能很好地解释咱们的问题时，咱们就需要对数据做一个运算，增加多一个目标。请看下图。 咱们发现一个查找指数和一个宝物数，这两个目标一个代表需求，一个代表竞赛，有许多人把查找指数/宝物数=倍数，用倍数来代表一个词的竞赛度(仅供参考)。这种做法，便是在增维。增加的维度有一种叫法称之为“辅助列”。

　　以上便是关于怎样出处理京东运营发生的数据，通过对这些数据的比照，我们能够很明显的看到店肆有哪些方面运营得不错，也能发现许多的问题，及时的处理问题才能让店肆运营得越来越好。