在工業(yè)互聯(lián)網時代，工業(yè)互聯(lián)網時代企業(yè)的物質資產逐漸被“大數據”資產所取代，后者是工業(yè)互聯(lián)網時代的生產資料。它所依賴的數據不僅是工業(yè)互聯(lián)網的引擎，而且也是數據是否將被中間化的標準化。數據循環(huán)是否形成是關鍵。這不是簡單的軟件，信息和IT，而是企業(yè)的整體生態(tài)。系統(tǒng)執(zhí)行數據化。如今，電子商務3.0時代已經悄然到來（2012年至今），這是品牌時代，市場細分時代，數據運營時代和許多企業(yè)數據化的開端。對于電子商務，數據就是生命。那么在電子商務3.0時代，如何進行數據管理？我們如何正確處理數據？
第一種方法：比較
與通用名稱比較相比，單獨查看一個數據是不明智的。有必要將其與其他數據進行比較以產生感覺。
這是最基本的想法和最重要的想法。實際上，應用程序非常廣泛，例如選擇和計量貨幣，監(jiān)控商店數據等。這些過程形成對比。在分析人員獲得數據后，如果數據是獨立的且無法比較，則無法判斷。從數據中讀取有用的信息。
第二種方法：拆分
對單詞的分析是字面上理解的，即分裂和解析。因此，可以看出分裂數據分析的重要性。在幾代人中，它也隨處可見，“分裂”，許多作者都會用這種語氣：分裂之后，我們會清楚地發(fā)現(xiàn)它們; &hellip ;.
讓我們回到第一個想法的比較。當可以比較維度時，我們選擇比較。當你比較并找出問題時，你需要找出原因嗎？或者根本沒有比較。此時，分裂將首次亮相。
拆分后的結果比拆分前更清晰，易于分析和查找詳細信息?？梢钥闯?，分裂是分析師的基本思想之一。
第三種方法：維數降低
是否存在面向很多維度但無助的數據？當數據維度太多時，我們無法分析每個維度。有一些相關的指標，可用于篩選代表性的維度。
如此多的維度，您不必分析每個維度。我們知道客戶/訪問次數=轉化率。當存在這樣的維度時，可以通過計算其他兩個維度進行轉換，我們可以減小維度?？蛻魯盗浚L客數量和轉換率可以長達三到兩個。另外，交易用戶數*客戶單價=銷售額，這三項也可以是三種選擇。
第四種方法：增加維度
尺寸的增加和尺寸的減小是相應的，并且下降的數量有一定的增加。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們需要對數據進行操作并添加一個指標。
我們找到了搜索索引和嬰兒編號。這兩個指標代表需求，一個代表競爭。許多人使用搜索索引/寶貝數=多個并使用倍數來表示單詞的競爭（僅供參考）。這種做法是增加尺寸。添加的維度具有名為輔助列的名稱。
維度和維度降低是完全理解數據含義所必需的。為了便于我們的分析，目的是轉換數據。
我們會發(fā)現(xiàn)，到目前為止，80％的客戶在獲取數據后不知道如何使這些數據值得。如果數據顯示他是物有所值，那是因為我們可以分析數據以解決公司運營中的問題，然后根據公司企業(yè)的實際發(fā)展做出一些決策來解決這些問題。
因此，數據更多的是找到問題并找到商機。如果您無法通過數據找到問題或商機，那么數據就是一堆數字，毫無價值。在這方面，數據圖表極大地提高了分析數據的能力和效率。該圖表可用于直觀地揭示增長或下降趨勢。出于什么原因，可以通過一層數據圖表單擊它。因此，數據圖表也是未來公司發(fā)展壯大的必要條件。
未來，電子商務的發(fā)展與大數據密切相關。企業(yè)通過大數據分析和整理各種數據，制定一系列相應的營銷策略，大大縮短了市場調研和決策分析的時間，使企業(yè)獲得更多。經濟效益實現(xiàn)了良性的市場循環(huán)，使各方面的有效運作成為可能。大數據和電子商務的結合是不可避免的，它將引領我們走向時代潮流。
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