数据分析可以从哪些维度着手？

「数据分析可以从哪些维度着手？」，我相信，不管是新手还是老手，都会碰到这个问题，最主要的原因，还是因为没有建立一套数据分析的框架，今天我们就来梳理一下数据分析的框架，以后遇到新的数据问题，直接在框架里面自己找就好了。

以电商数据分析为例，一般分为人、货、场三大指标，我把这三个叫做「一级维度」，那么一级维度下面会再细分「二级维度」，先上图：

每一个二级维度都能作为一个「单点分析」，多个二级维度组合可以做「交叉分析」，再加上时间维度的话可以做「立体分析」。

按照一级维度粗略的来划分：

这里列出了一级维度的大类，比如说「人 + 人」，这个维度之下又可以细分很多小的维度，比如说，下面的这些：

你可以用「状态 + 标签」，也可以用「状态 + 行为」，再结合时间维度纵向分析。

有的同学说，在上面的一级维度当中，既有「人 + 货」又有「货 + 人」，这两个不是一样的吗？当然不一样，「人 + 货」是以人为核心，分析人的表现，而「货 + 人」是以货为核心来指导运营，大家体会一下。

看到这里大家也就清楚了，这不就是排列组合吗？没错，数据分析就是对手上现有的数据点，做数据组合，争取能把这些点用不同的场景串起来，从而发现不同场景当中的问题，找准问题之后，才能提出解决建议。

当你不知道再往PPT加点什么东西的时候，开局的这张图也许会给你带来一些灵感，这些东西做完，再加个一二十页PPT是没什么问题的。上面我只列出了一小部分，关于维度之间的组合，大家还需要多多练习，一旦形成体系之后，这些维度都是可以复用的。

所以，数据维度的组合只是第一步，大家可以把这里能列的所有组合全部列出来，我相信一定能够找到可以探究的问题点，业务部门对数据分析师的产出也会有一定的认同。