数据分析的 5 种细分方法-技术圈

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。

然而，很多人可能会采取一些「偷懒」的做法，浅尝辄止，不去寻找合适的细分方法，导致没有得出更有价值的分析结论。

下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

时间可以细分为不同的跨度，包括年、月、周、日、时、分、秒等等，不同的时间跨度，数据表现可能大不相同。

比如说，按照月度来看，产品的销量可能变化不大，但是如果细分到每一天，可能就有比较剧烈的变化，我们应该找到这些变化的数据，并分析变化背后的原因，而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

空间主要是指按地域进行划分，包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

比如说，把全国的 GDP 数据，细分到每一个省份。

空间作为一个相对抽象的概念，也可以代表其他与业务相关的各种事物，比如产品、人员、类别等等，只要有助于理解事物的本质，都可以尝试拿来进行细分。

把业务细分为一些具体的过程，往往能够让复杂的问题简单化。

比如说，把订单发货细分为 5 个过程，想办法提升每个过程的效率，从而缩短发货的时间。

再比如，把用户的生命周期，细分为 5 个重要的过程，即：获取、激活、留存、盈利、推荐。

有时候一个指标，是可以用公式计算出来的。

比如说，销售额 = 销售数量 * 平均单价，销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量，以此类推。

再比如，在财务分析中，权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数，其中：资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率，以此类推。

数据分析的模型有很多，我们可以根据业务的实际情况，选择合适的模型，在此基础上进行细分，得出相应的分析结论。

比如说，按照波士顿矩阵，把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度，然后画一个四象限矩阵图，其中每个象限就代表一类产品，即：明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品，对每一类产品，分别建议采取不同的发展策略。

再比如，按照 RFM 模型，把客户按三个维度进行细分，即：最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary），从而得到 8 种客户类别，从而有针对性地采取不同的营销策略。

数据分析的目的，是为了解决问题、创造价值，不是为了分析而分析。

在运用细分思维解决问题的过程中，要做到有的放矢，围绕数据分析的目标，找到合适的方法，不要像无头苍蝇一样乱撞，更不要「偷懒」，当发现数据异常时，要多问几个为什么，尝试从不同的维度进行细分，这样既能锻炼你的数据分析思维，又能加深你对业务的理解。

上面介绍的 5 种细分方法，即：按时间细分、按空间细分、按过程细分、按公式细分和按模型细分，希望能够对你有所启发，建议你在实际工作中加以灵活运用。

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