如何做好数据分析？能看懂我写的内容，你就能做好数据分析。

1、单独的数据没有意义，数据需要有参照对比才能凸显其价值。

比如：你今天的转化率是3%，那么3%是高还是低呢？首先你要自身做环比分析，转化率3%相比于之前是提高了还是降低了？然后你还得把数据与同行做对比，同行平均转化率是多少？同行优秀转化率是多少？通过对比之后，你才能得出你数据的意义。

2、理解每个数据的本身含义，以及天猫对于每个数据的权重维度。

比如：UV价值，这个数据简单计算就是销售额除以UV量，这个数据体现的是你的店铺对于UV的利用率，说白了就是天猫每个类目流量有限，谁能更好的利用流量产生更大的价值，谁就能获得天猫更多的支持。那么，从上述思路延生，就可以得出天猫对于UV价值这个数据非常看重，UV价值高的店铺，相应权重也会较高。

3、理解每个数据的来源，是什么导致了数据的产生。

知其然还得知其所以然，接着讲上述的UV价值这个数据。

UV价值这个数据简单的计算公式是销售额除以UV，销售额=UV*转化率*客单价，然后把UV一除，那么UV价值=转化率*客单价，所以客单价越高，转化率越高，UV价值就越高。然后，客单价和转化率成反比关系，正常逻辑下随着客单价的提升，转化率会下降，类似于数学里的线性规划，需要寻找一个最佳的平衡点，达到UV价值最高。

从另一方面考量，品牌、产品优势是支撑产品溢价的主要因素，换言之，如果你有更好的品牌效应，有更大的产品优势，逻辑上就能使你在保证较高转化率的同时，有较高的客单价。

4、如何通过数据来指导工作。

还是接着讲UV价值，假设你的UV价值是1，同行的是2，你的低于竞争同行，那么就要想办法迎头赶上甚至是超过。前文说到UV价值=客单价*转化率，那么在细分对比，你和同行的客单价、转化率的差异。假如是你的转化率出了问题，那么你就要在影响转化率的维度上下功夫改进，如：宝贝视觉、卖点整理、评价内容、DSR评分等等。

如果你能仔细理解上述内容，相信数据分析能为你工作带来正确指导，才是真正有意义的数据分析。