2.1.1 加法思维

加法思维指把数据按照一定的标准、规则进行分类，可以逐层细分地拆解数据。加法思维，又可以称为分类思维、细分思维，主要应用于分析思路整理和数据处理过程。对加法思维直观的逻辑理解如下：

A=B+C

在分析过程中，我们要对数据进行分类。一般情况下，数据拆解得越细，分析就越透彻，就越容易找出原因或机会。加法思维是一种常见的数据分析思维。

在进行数据处理和分析时，数据分析人员根据不同的维度对数据进行分类，在分类的过程中找出具有代表性的数据进行深入分析，从而得到更精准的分析结果。通常数据分析人员可以从以下维度对数据进行分类。

● 区域：针对主要消费人群按区域属性进行细分，可以快速、精准地获取主要消费人群相关信息。

● 时间：不同时间段呈现的数据不同，根据时间维度分析数据可得到目标消费人群每天的购物高峰时间段。

● 渠道：比如在分析成交转化率时，自主访问、付费推广、老客户推荐等不同渠道的客户所产生的成交转化率肯定是不一样的，所以商家可以针对不同渠道的客户制定不同的营销方案。

● 客户：不同客户群体的需求和属性是不同的，比如不同性别的人的购买偏好不同，男性消费者大多喜欢购买科技、数码类产品，而女性消费者大多喜欢购买服饰、美妆类产品。

● 行业：要想深入地研究某一细分领域的数据，就需要对行业进行细分。图2-1所示的是对服装行业进行细分的一种方式示意。

图2-1

通常，进行数据分析时可以从不同维度对数据进行分类。这样做通常能找到问题的根本或解决问题的切入点，因此说“分得越细，解得越透”。