2.多維分解就是通過不同的維度對數(shù)據(jù)進行分解，得到更精細的數(shù)據(jù) 洞察。既然是數(shù)據(jù)分析，我一般會花更多的時間處理數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)收藏、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等等，2.找對象:明確分析的可行性和范圍，對于上面的例子，實際上需要1by1解決三個問題，需要明確對象。
1。提問:數(shù)據(jù)分析一定要有明確的目的數(shù)據(jù)分析在開始的時候一定要有非常明確的目的。這個目的可能伴隨著一個或多個目標測試動作。比如原有產(chǎn)品落地頁的購買轉(zhuǎn)化率比較低，流量進入后需要新的落地頁來提高購買轉(zhuǎn)化率。這個時候應(yīng)該會問三個問題:目前的產(chǎn)品登陸頁面是否值得優(yōu)化？商品登陸頁面優(yōu)化可行嗎？可以優(yōu)化到什么程度？
2.找對象:明確分析的可行性和范圍。對于上面的例子，實際上需要1by1解決三個問題，需要明確對象。目前的產(chǎn)品登陸頁是否值得優(yōu)化？這個問題的對象其實不是產(chǎn)品登陸頁，而是產(chǎn)品登陸頁的源頭渠道的流量情況，以及流量到達后產(chǎn)品登陸頁的行為模式。因為，如果流量本身進入的少，樣本本身可能不具備驗證的可能性，但我們首先需要提高流量分發(fā)的能力。
1、數(shù)學(xué)知識數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。對于大三數(shù)據(jù)分析師來說，了解一些描述性統(tǒng)計相關(guān)的基本內(nèi)容，具備一定的公式計算能力就足夠了，了解常用的統(tǒng)計模型算法更是加分項。對于資深數(shù)據(jù)分析師來說，統(tǒng)計模型的知識是必備的能力，線性代數(shù)(主要是矩陣計算的知識)最好有所了解。對于數(shù)據(jù)采礦工程師來說，除了統(tǒng)計學(xué)，各種算法也需要熟練運用，對數(shù)學(xué)的要求是最高的。
2.對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，玩Excel是必須的。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)透視表和公式必須熟練使用，VBA更佳。另外一定要學(xué)習(xí)一個統(tǒng)計分析工具，SPSS作為入門比較好。對于資深數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中一種，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，嗯，可以用Excel，主要工作靠寫代碼。
