数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
多维度拆解对比法：结构化&公式化（1）结构化拆解：不只对比整体，还要看内部的构成差异
结构化拆解对比，是对业务问题进行原因分析过程中最常用的分析方法。只对比数据整体，无法注意到数据内部各个部分构成的差异。如果忽略这种差异进行比较，就有可能导致无法察觉该差异所造成的影响。比如，某产品销售额下降20%，背后的原因是什么，该如何分析？
一、从用户角度来拆解：
例如，该产品用户由新用户和老用户构成，可以拆解为新用户销售额和老用户销售额，来看销售额下降是否跟用户类型有关。还可以把用户拆解为不同年龄组、不同的性别、不同地区、不同等级等属性，可参考数据类型中的用户数据包含内容。
二、从产品角度来拆解：
例如，该产品的销售包含了不同的产品版本，可以拆解为不同的版本对比销售额，来看销售额下降是否跟产品版本有关。当然还有其他产品相关的属性，可参考数据类型中的产品数据包含内容。
三、从数据结构角度来拆解：
例如，某产品销售额按照一定区间分组对比，某产品满意度按照不同满意层级拆解对比，来了解不同结构数据下的用户占比分布。
交叉分析也是非常常见的对比分析方法，就是讲拆解后的多个维度结合进行对比，从而发现更深层次的差异。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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