数据分析基础思维之：细分思维（系列文章第8篇）

Jason的数据分析细分思维境界指南

摘要：Jason在他2020年的第8篇原创文章中讨论了数据分析中细分思维的重要性，并将其分为三个境界：单一维度细分、交叉维度细分和创造新维度。文章强调了理解和应用这些细分方法对于深入分析数据的重要性。

第一层境界：单一维度细分

Jason指出许多数据分析师仍停留在单一维度细分的层面，例如分析新用户数量下降时，可能会考虑系统、地域、机型等单一维度。但实际情况往往更为复杂，这要求分析师有目的地选择分析维度，比如新用户来源和转化漏斗的细分。

第二层境界：交叉维度细分

当单一维度不足以解释问题时，可以考虑将多个维度交叉分析。然而，Jason指出，简单组合不同维度并不总能找到有效的交叉维度。有效的交叉维度分析需要从业务逻辑出发，结合业务逻辑和数据来确定合理的分类。例如，投资产品的用户可以根据风险偏好和资金状况进行交叉分析，形成操作策略。

第三层境界：创造新维度

最高级的细分思维是创造新维度。这需要数据分析师通过理论指导实践，如用户购买决策模型，来预设分类维度并找到分类方法。此外，分析师可以参考其他公司的经验来创造维度，例如麦当劳的“典型市场”概念，或腾讯的用户分群步骤。最终，Jason强调了提高对业务和核心逻辑理解的重要性，以进行更深入的数据细分。

文章最后，Jason鼓励读者分享并关注他的其他数据分析系列文章。