在工业互联网时代，工业互联网时代企业的物质资产逐渐被“大数据”资产所取代，后者是工业互联网时代的生产资料。它所依赖的数据不仅是工业互联网的引擎，而且也是数据是否将被中间化的标准化。数据循环是否形成是关键。这不是简单的软件，信息和IT，而是企业的整体生态。系统执行数据化。如今，电子商务3.0时代已经悄然到来（2012年至今），这是品牌时代，市场细分时代，数据运营时代和许多企业数据化的开端。对于电子商务，数据就是生命。那么在电子商务3.0时代，如何进行数据管理？我们如何正确处理数据？

第一种方法：比较

与通用名称比较相比，单独查看一个数据是不明智的。有必要将其与其他数据进行比较以产生感觉。

这是最基本的想法和最重要的想法。实际上，应用程序非常广泛，例如选择和计量货币，监控商店数据等。这些过程形成对比。在分析人员获得数据后，如果数据是独立的且无法比较，则无法判断。从数据中读取有用的信息。

第二种方法：拆分

对单词的分析是字面上理解的，即分裂和解析。因此，可以看出分裂数据分析的重要性。在几代人中，它也随处可见，“分裂”，许多作者都会用这种语气：分裂之后，我们会清楚地发现它们; &hellip ;.

让我们回到第一个想法的比较。当可以比较维度时，我们选择比较。当你比较并找出问题时，你需要找出原因吗？或者根本没有比较。此时，分裂将首次亮相。

拆分后的结果比拆分前更清晰，易于分析和查找详细信息。可以看出，分裂是分析师的基本思想之一。

第三种方法：维数降低

是否存在面向很多维度但无助的数据？当数据维度太多时，我们无法分析每个维度。有一些相关的指标，可用于筛选代表性的维度。

如此多的维度，您不必分析每个维度。我们知道客户/访问次数=转化率。当存在这样的维度时，可以通过计算其他两个维度进行转换，我们可以减小维度。客户数量，访客数量和转换率可以长达三到两个。另外，交易用户数*客户单价=销售额，这三项也可以是三种选择。

第四种方法：增加维度

尺寸的增加和尺寸的减小是相应的，并且下降的数量有一定的增加。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们需要对数据进行操作并添加一个指标。

我们找到了搜索索引和婴儿编号。这两个指标代表需求，一个代表竞争。许多人使用搜索索引/宝贝数=多个并使用倍数来表示单词的竞争（仅供参考）。这种做法是增加尺寸。添加的维度具有名为辅助列的名称。

维度和维度降低是完全理解数据含义所必需的。为了便于我们的分析，目的是转换数据。

我们会发现，到目前为止，80％的客户在获取数据后不知道如何使这些数据值得。如果数据显示他是物有所值，那是因为我们可以分析数据以解决公司运营中的问题，然后根据公司企业的实际发展做出一些决策来解决这些问题。

因此，数据更多的是找到问题并找到商机。如果您无法通过数据找到问题或商机，那么数据就是一堆数字，毫无价值。在这方面，数据图表极大地提高了分析数据的能力和效率。该图表可用于直观地揭示增长或下降趋势。出于什么原因，可以通过一层数据图表单击它。因此，数据图表也是未来公司发展壮大的必要条件。

未来，电子商务的发展与大数据密切相关。企业通过大数据分析和整理各种数据，制定一系列相应的营销策略，大大缩短了市场调研和决策分析的时间，使企业获得更多。经济效益实现了良性的市场循环，使各方面的有效运作成为可能。大数据和电子商务的结合是不可避免的，它将引领我们走向时代潮流。

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