我想要分析公司的利润，利润 = 销售额 – 成本 。那么找出销售额涉及的指标/维度，比如产品类型、地区、用户群体等，通过不断的组合和拆解，找出有问题或者表现良好的原因 。成本也是同理 。
这就是正确的数据分析思维 。总结一下吧：我们通过业务建立和筛选出指标，将指标作为维度，利用维度进行分析 。
很多人会问，指标和维度有什么区别?
维度是说明和观察事物的角度，指标是衡量数据的标准 。维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维度和城市维度，我们就无法用指标表示，而指标(留存率、跳出率、浏览时间等)却可以成为维度 。通俗理解：维度>指标 。
到这里，大家已经有一个数据分析的思维框架了 。之所以是框架，因为还缺少具体的技巧，比如如何验证某一个维度是影响数据的关键，比如如何用机器学习提高业务，这些涉及到数据和统计学知识，以后再讲解 。
这里我想强调，数据分析并不是一个结果，只是过程 。还记得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它”这句话吗?数据分析的最终目的就是增长业务 。如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果 。
数据分析是需要反馈的，当我分析出某项要素左右业务结果，那么就去验证它 。告诉运营和产品人员，看看改进后的数据怎么样，一切以结果为准 。如果结果并没有改善，那么就应该反思分析过程了 。
这也是数据分析的要素，结果作导向 。分析若只是当一份报告呈现上去，后续没有任何跟进、改进的措施，那么数据分析等与零 。
业务指导数据，数据驱动业务 。这才是不二法门 。
如何创建数据模型建立数据模型
1、建立实体联系模型
1.1、实体联系模型的基本构成
实体联系（ER）数据模型所采用的三个主要概念是：实体集、联系集和属性 。
实体集是具有相同类型及相同性质（属性）的实体集合 。联系集是指同类联系的集合 。
在ER模型中，用矩形框表示实体集（矩形框中写上实体名），用椭圆表示属性（椭圆中标上属性名），实体的主码用下划线表示 。实体集之间的联系集用菱形表示，并用无向边与相关实体集连接，菱形中写上联系名，无向边上写上联系集的类型 。
实体集之间的联系类型有一对一，一对多，多对多
1.2、多元联系
在ER模型中，可以表示两个以上实体集之间的联系，称为多元联系 。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代 。考虑一个抽象的三元联系集R，它联系了实体集A、B、C 。可引进一实体集E替代联系R，然后，为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集，分别命名为RA、RB、RC 。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况 。所以，理论上可以限制E R模型中只包含二元联系集 。
1.3、联系的属性
联系也可以具有单独的属性 。
1.4、自身联系
在一个联系中，一个实体集可以出现两次或多次，扮演多个不同角色，此种情况称为实体集的自身联系 。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线，到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色 。
1.5、子类和Is-a层次联系
在信息世界中，常常需要描述这样的实体集A，A属于另一实体集B 。A中的实体都有特殊的属性需要描述，并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义 。在ER模型中，称A是B的子类，或B是A的父类 。两类实体之间存在一种层次联系——Is-a（属于） 。
如果A和B存在Is-a联系，则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系，而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系 。从这个意义上说，A和B存在一对一的联系 。但事实上，a和b是同一事物 。A可以继承B中的所有属性，又可以有自己特殊的属性说明 。用来区分A的主码也就是B的主码 。
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