做互联网运营的数据分析，首先就是学会“分解”。将数据分解，将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解，找出更多的“子数据”，通过对子数据的挖掘和优化，往往能逐个击破，找到方向，提升最后的“关键指标”。很多时候我们找不到努力的方向，往往是分解的能力还不够，只盯着最后大的成交额指标不放，不去挖掘这个指标下面的相关因素，而这些因素就是所谓的细节，做好了，就成为“极致”。

分解思路还有一个好处是可以帮助运营更好的分工，进行组织架构的优化调整。使员工更专业，更聚焦到某一块业务上，从而培养出一个细分职能的专家，当每个细分职能都有专家时，又会反应在运营细节的完美上。

运营的问题，是追踪出来的，不是一次就看出来的。所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题，单一的数字没有任何意义，只能称为 “数值”。比如一个店铺今天的流量是2000，转化率1.5%，成交额3000 ，好还是不好，进步还是退步了，不知道。只有放到近1周，近1个月，甚至是近1年的数据中，组成线性的趋势去研究，才能找到“问题”，这个时候的数据才是有意义的。

所以，无论到哪一个阶段的店铺，都要养成一个每日积累数据的习惯，我们知道淘宝后台会有成熟的数据产品，会给你看一个趋势和历史数据，但这个远远不够，需要把所有数据都摘录到自己的数据库中，结合不同数据维度去综合分析问题，建立追踪机制，也就是下面讲的“结合思路”。中型以上的电商都会有一套自己的数据管理模式，对重点指标进行监控，以保证及时定位到问题作出相应决策。

单独追踪一个数据的会比较“片面”，得出结论甚至是错误的。因为所有电商的核心数据在一段时间内，具备偶然性和关联性的。

偶然性是指，可能某一天，转化率突然降低，比日常要低很多，这个是非常可能发生的。于是，所有人都惊慌失措，找到转化率相关的因素，看产品详情页的设计，产品的价格，找客服聊天记录，“优化了”整整1天详情页的设计，使产品价格更低了，售前客服被整顿了。最后发现一切照旧，还浪费了1天时间做了很多无用的工作。

关联性是指，大部分指标都是具有关联性，正相关或者负相关，转化率突然的降低，最后发现是在昨天流量突然暴涨，再看看流量