數據模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片 。
選取就是將維度繼續(xù)細分 。比如浙江省細分成杭州市、溫州市、寧波市等， 2010 年一季度變成 1 月、 2 月、 3 月 。上卷則是鉆取的相反概念，將維度聚合，比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度 。切片是選中特定的維度，比如只選上海維度、或者只選 2010 年一季度維度 。因為數據立方體是多維的，但我們觀察和比較數據只能在二維、即表格中進行 。
上圖的樹狀結構代表鉆?。╯ource 和 time 的細分），然后通過對 Route 的 air 切片獲得具體數據 。
聰明的你可能已經想到，我們常用的數據透視表就是一種維度分析，將需要分析的維度放到行列組合進行求和、計數、平均值等計算 。放一張曾經用到的案例圖片：用城市維度和工作年限維度，計算平均工資 。
除了 Excel 、BI 、R 、Python 都能用維度分析法 。BI 是相對最簡便的 。
談到維度法，想要強調的是分析的核心思維之一：對比，不同維度的對比，這大概是對新人快速提高的最佳捷徑之一 。比如過去和現在的時間趨勢對比，比如不同地區(qū)維度的對比，比如產品類型的區(qū)別對比，比如不同用戶的群體對比 。單一的數據沒有分析意義，只有多個數據組合才能發(fā)揮出數據的最大價值 。
我想要分析公司的利潤，利潤 = 銷售額 – 成本 。那么找出銷售額涉及的指標／維度，比如產品類型、地區(qū)、用戶群體等，通過不斷的組合和拆解，找出有問題或者表現良好的原因 。成本也是同理 。
這就是正確的數據分析思維 ?？偨Y一下吧：我們通過業(yè)務建立和篩選出指標，將指標作為維度，利用維度進行分析 。
很多人會問，指標和維度有什么區(qū)別？
維度是說明和觀察事物的角度，指標是衡量數據的標準 。維度是一個更大的范圍，不只是數據，比如時間維度和城市維度，我們就無法用指標表示，而指標（留存率、跳出率、瀏覽時間等）卻可以成為維度 。通俗理解：維度>指標 。
到這里，大家已經有一個數據分析的思維框架了 。之所以是框架，因為還缺少具體的技巧，比如如何驗證某一個維度是影響數據的關鍵，比如如何用機器學習提高業(yè)務，這些涉及到數據和統(tǒng)計學知識，以后再講解 。
這里我想強調，數據分析并不是一個結果，只是過程 。還記得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它”這句話嗎？數據分析的最終目的就是增長業(yè)務 。如果數據分析需要績效指標，一定不會是分析的對錯，而是最終數據提升的結果 。
數據分析是需要反饋的，當我分析出某項要素左右業(yè)務結果，那么就去驗證它 。告訴運營和產品人員，看看改進后的數據怎么樣，一切以結果為準 。如果結果并沒有改善，那么就應該反思分析過程了 。
這也是數據分析的要素，結果作導向 。分析若只是當一份報告呈現上去，后續(xù)沒有任何跟進、改進的措施，那么數據分析等與零 。
業(yè)務指導數據，數據驅動業(yè)務 。這才是不二法門 。
作者：秦路
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