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很多公司的招聘，都会明显写着需要有数据分析的能力，当然啦，大部分的求职者都很懂事，也会在自己的简历上加上“精通数据分析”等字样 。
一旦遇到一些有质量的面试官，问了几个问题之后，大家会心一笑，基本就知道你数据能力的真伪了 。事实上很多求职者，连最基本的概念，也没有搞清楚 。
这个时候，市面上的教育产品也很懂事，知道现在企业增长难，难于上青天，都在狠抓数据增长，所以出品了一套又一套，一堂又一堂的数据教学课程 。
正所谓，磨刀不误砍柴工，在你了解高阶深入的数据课程之前，我觉得你很有必要先把以下这七个基本概念搞清楚 。
毕竟有时候，越基础的东西，越接近于事物的本质 。
01
数字和数组
看数字，看的是一个结果，这是一个滞后性的指标类型，任何一个时间点、一个时间段内发生事情的结果，都会有数字来展示 。例如UV50000人、转化率5%、接口报错42次 。
当你看到数字类的指标时，第一反应应该是这个事情无论如何，都已经发生了，结果是否满足预期，高了还是低了？至于其他的拆解，和数字本身已经没有任何关系了 。
项目中的高层领导，一般只会看数据面板，因为那里等于告诉你，这件事的结果是怎样的 。其余的决策和思考，他自有分寸 。
看数组，看的是一个趋势，单独在表格里看数组，你对数字的波动的敏感度是不高的，甚至可以说是模糊不清的 。数组是由数字组成，虽然也是滞后性的指标类型，但是通过横纵坐标的数组罗列，你能推断出这件事大致的趋势 。
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例如这是昨天A股的折线图，这就是最经典的数组，只不过在单个数值点上还赋予了他其他更丰富的意义：
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02
维度拆分
当你看完数字得出结果并不理想，看完数组发现已有明显下跌趋势，这个时候你就需要找出数据下跌的原因 。
怎么找？拆分维度 。
维度可以理解为是每个数据乃至每个指标的影响因素，按应用版本来划分，按操作系统来划分，按访问来源来划分、按访问地区来划分、按浏览器来划分、按用户年龄来划分等 。
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这些都是有可能影响数据异常的因素，在进行维度拆分之前，我们先要先把可能性低或者不存在的维度排除在外，然后再把剩下的维度逐一梳理 。尤其需要注意极端情况下的维度拆分，最高点和最低点 。
这个方法虽然笨，但胜在管用 。
03
用户分群
数据之所以会波动，是因为有人的存在，数据之所以有挖掘的必要，是因为人以群分 。
经过上一步的维度拆分，我们大概能知道有些什么原因令到数据产生波动，对于每种数据结果相反的两类用户群，都有必要为他们单独创建一套画像，抽离出来 。
例如在一次投资流程的数据分析中，至少这么几类：
- 浏览了投资详情页的用户／没有浏览投资详情页的用户；
- 浏览完有投资意愿的用户／浏览完没有投资意愿的用户；
- 首次投资了大额资金的用户／首次投资了小额资金的用户；
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