12个数据分析里最常用的思维定式，收藏起来吃灰( 二 )

钻取：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2018年华为的总销售数据进行钻取来查看各个手机型号的销售数据。
上卷：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合。如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。
切片：选择维中特定的值进行分析，比如只选择苹果手机的销售数据，或2017年的手机销售数据。
切块：选择维中特定区间的数据进行分析，比如选择2016年2017年的销售数据。
旋转：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。

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九、溯源思维
经过反复的细分对比后，基本可以确认问题所在了。这时候就需要和业务方确认是否因为某些业务动作导致的数据异常，包括新版本上线，或者活动策略优化等等。
如果仍然没有头绪，那么只能从最细颗粒度查起了，如用户日志分析、用户访谈、外在环境了解，如外部活动，政策经济条件变化等等
十、二八思维
二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。
而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。
往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。
找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
十一、假设法
在一些情况下，如进入新市场的销量、商品提价后销量的变化情况，可能没有明细数据进行分析，那么就需要用到假设法。假设法也就是假设一个变量或者比率成立，然后根据部分数据进行反推，这是一种启发思维的技巧，一般过程是先假设后验证然后判断出分析结果。
十二、目标思维
【12个数据分析里最常用的思维定式，收藏起来吃灰】与数据分析流程的第一步相同，分析目的要明确，你需要思考的是：采用什么方法才能达到分析的目的，到底哪种图表才能完全展现你想要表达的意图，这几个分析维度是否全面，是否可以支撑分析结论等等，是自然而然的进行相应的问题分析。