在财富互联网时代下，财富互联网时代的企业物质资产逐渐被“大数据”资产所代替，大数据是财富互联网时代的出产资料。其仰赖的数据不只是财富互联网的引擎，数据化也将成为是否互联网化的标准，是否形成数据闭环是关键，这绝非简单的软件化、信息化、IT化，而是对企业的整体生态系统举办数据化。如果今电商3.0时代已经悄然而至（2012年至今），是品牌时代、细分市场时代、也是数据化运营时代、同时也是许多企业数据化的开始。对付电商来讲，数据更是生命。那么在电商3.0时代，如果何做好数据打点呢？如果何才华正确的处理惩罚好数据呢？
第一要领：比较
比较俗称比拟，单独看一个数据是不会有感受的，必须跟另一个数据做比拟才会有感受。
这是最基本的思路，(拼多多货源平台)，(小程序刷粉平台ffe7.cn)，也是最重要的思路。在现实中的应用很是广，比如果选款测款丶监控网店数据等，这些历程就是在做比较，阐明人员拿到数据后，如果果数据是独立的，无法举办比拟的话，就无法判断，便是无法从数据中读取有用的信息。
第二要领：拆分
阐明这个词从字面上来明白，就是拆分息争析。因此可见，拆分在数据阐明中的重要性。在派代上面也到处可见“拆分”一词，许多作者都会用这样的口吻：颠末拆分后，我们就清晰了……。
我们回到第一个思维比拟上面来，当某个维度可以比拟的时候，我们选择比拟。再比拟后发明问题需要找出原因的时候？可能基础就没有得比拟。这个时候，拆分就闪亮登场了。
拆分后的功效，相对付拆分前会清晰很多，便于阐明，找细节。可见，拆分是阐明人员必备的思维之一。
第三要领：降维
是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经验？当数据维度太多的时候，我们不行能每个维度都拿来阐明，有一些有关联的指标，(抖音上热门网站)，是可以从中筛选出代表的维度即可。
这么多的维度，其实不必每个都阐明。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以降维。成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。
第四要领：增维
增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地表明我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。
我们发明一个搜索指数和一个法宝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，(拼多多运营技术)，有许多人把搜索指数/法宝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为帮助列。
增维和降维是必须对数据的意义有充实的了解后，为了利便我们举办阐明，有目的的对数据举办转换运算。
我们会发明到本日为止，有百分之八十的客户拿到数据之后基础不知道怎么让这些数据发挥代价。数据如果果说他值钱，是因为我们可以通过阐明数据可以得出公司谋划中呈现的问题，然后按照这些问题团结公司企业实际成长环境来做出一些决定去解决这些问题。
所以说数据更多的是发明问题，发明商机。如果果不能通过数据去发明问题可能商机，那这些数据就是一堆数字，一文不值。在这个方面，数据图表化，大大晋升了大家阐明数据的能力和效率，通过图表可以很直观的发明增长可能下降的趋势，(微信视频号刷点赞平台：店家社区网)，什么原因导致的，可以通过一层层的数据图表去点击查察。所以数据图表化也是将来企业变大了所必需要做的工作。
将来，电子商务的成长与大数据息息相关，企业通过大数据对各类数据举办阐明整理，以此来制定一系列的相应营销计策，将大大缩小市场观测与决定阐明的时间，使企业得到更多的经济收益，实现了一个良性的市场循环使各个环节都实现高效运作。大数据与电子商务的团结是一定的，它将教育我们站在时代的潮头。
