在产业互联网时代下，产业互联网时代的企业物质资产逐渐被“大数据”资产所取代，大数据是产业互联网时代的生产资料。其仰赖的数据不仅是产业互联网的引擎，数据化也将成为是否互联网化的标准，是否形成数据闭环是关键，这绝非简单的软件化、信息化、IT化，而是对企业的整体生态系统进行数据化。如今电商3.0时代已经悄然而至（2012年至今），是品牌时代、细分市场时代、也是数据化运营时代、同时也是很多企业数据化的开始。对于电商来讲，数据更是生命。那么在电商3.0时代，如何做好数据管理呢？如何才能正确的处理好数据呢？

第一方法：对照

对照俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做对照，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的数据化营销 电子版，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。

第二方法：拆分

分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。

我们回到第一个思维对比上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，拆分就闪亮登场了。

拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。可见，拆分是分析人员必备的思维之一。

第三方法：降维

是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。

这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以降维。成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额数据化营销 电子版，这三个也可以三择二。

第四方法：增维

增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。

我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为辅助列。

增维和降维是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。

我们会发现到今天为止，有百分之八十的客户拿到数据之后根本不知道怎么让这些数据发挥价值。数据如果说他值钱，是因为我们可以通过分析数据可以得出公司经营中出现的问题，然后根据这些问题结合公司企业实际发展情况来做出一些决策去解决这些问题。

所以说数据更多的是发现问题，

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