【业务知识】数据分析方法：多维度拆解分析法

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仅供个人学习，不对外。

一、什么是多维度拆解法？

引例：七大姑八大姨给你介绍一个男生特别优秀：第一，个子高；第二，家庭条件好；第三，长得特别帅。

该例就把“优秀”拆分成了3个维度。

二、多维度拆解的应用场景有哪些？

场景一：对单一指标的构成或比例进行拆解分析时。

例如：分栏目的播放量、新老客户比例。

场景二：对业务流程进行拆解分析时。

例如：从不同渠道浏览到添加购物车到购买这种转化流程。

再如：跨区域产品，可以从不同省份的活动情况进行分析。

场景三：对需要还原行为发生的场景时。

例如：直播类产品经理，要观察打赏主播的等级、性别、来自哪个频道等维度拆解。

三、一些例子

例1：少儿语言培训类产品（对单一指标的构成或比例进行拆解分析）。
维度1：用户性别（母亲更关注少儿语言培训）

维度2：：操作系统（ios端更多）

维度3：渠道来源（订阅号更多，原因是做了一场公开课）

维度4：城市等级（产品定位中等偏高收入人群）

维度5：新老用户（新用户增加，DAU却不变，原来是老用户没留住）

上述例子是对单一事件的拆解，还可以对业务流程进行拆解。

例2：少儿语言培训类产品推广后的注册、下单、支付数据如下（对业务流程拆解）。

但是该图除了总的转化率信息，没有任何作用。
维度1：渠道来源（百度流量不少，但转化率很低，应该减少百度的投放力度）

维度2：城市（不适合非一线城市）

维度3：操作系统

基于以上拆解的案例可以看出，多维度拆解法的运作原理非常简单：指标或者是业务流程按照多维度拆分，来观察数据的变动，从而找出问题的原因。

四、总结