在數據分析工作中，細分思維的重要性，我認為再怎么強調都不為過。
然而，很多人可能會采取一些「偷懶」的做法，淺嘗輒止，不去尋找合適的細分方法，導致沒有得出更有價值的分析結論。
下面我們通過一些示例，介紹 5 種常見的細分方法。
1. 按時間細分
時間可以細分為不同的跨度，包括年、月、周、日、時、分、秒等等，不同的時間跨度，數據表現可能大不相同。
比如說，按照月度來看，產品的銷量可能變化不大，但是如果細分到每一天，可能就有比較劇烈的變化，我們應該找到這些變化的數據，並分析變化背后的原因，而不是讓它淹沒在整月匯總數據的表象之中。
2. 按空間細分
空間主要是指按地域進行划分，包括世界、洲、國家、省份、城市、區等等。
比如說，把全國的 GDP 數據，細分到每一個省份。
空間作為一個相對抽象的概念，也可以代表其他與業務相關的各種事物，比如產品、人員、類別等等，只要有助於理解事物的本質，都可以嘗試拿來進行細分。
3. 按過程細分
把業務細分為一些具體的過程，往往能夠讓復雜的問題簡單化。
比如說，把訂單發貨細分為 5 個過程，想辦法提升每個過程的效率，從而縮短發貨的時間。
再比如，把用戶的生命周期，細分為 5 個重要的過程，即：獲取、激活、留存、盈利、推薦。
4. 按公式細分
有時候一個指標，是可以用公式計算出來的。
比如說，銷售額 = 銷售數量 * 平均單價，銷售數量 = 新客戶購買數量 + 老客戶購買數量，以此類推。
再比如，在財務分析中，權益凈利率 = 資產凈利率 * 權益乘數，其中：資產凈利率 = 銷售凈利率 * 資產周轉率，以此類推。
5. 按模型細分
數據分析的模型有很多，我們可以根據業務的實際情況，選擇合適的模型，在此基礎上進行細分，得出相應的分析結論。
比如說，按照波士頓矩陣，把企業產品細分為「市場占有率」和「銷售增長率」兩個維度，然后畫一個四象限矩陣圖，其中每個象限就代表一類產品，即：明星產品、金牛產品、瘦狗產品和問題產品，對每一類產品，分別建議采取不同的發展策略。
再比如，按照 RFM 模型，把客戶按三個維度進行細分，即：最近一次消費時間間隔（Recency）、消費頻率（Frequency）和消費金額（Monetary），從而得到 8 種客戶類別，從而有針對性地采取不同的營銷策略。
小結
數據分析的目的，是為了解決問題、創造價值，不是為了分析而分析。
在運用細分思維解決問題的過程中，要做到有的放矢，圍繞數據分析的目標，找到合適的方法，不要像無頭蒼蠅一樣亂撞，更不要「偷懶」，當發現數據異常時，要多問幾個為什么，嘗試從不同的維度進行細分，這樣既能鍛煉你的數據分析思維，又能加深你對業務的理解。
上面介紹的 5 種細分方法，即：按時間細分、按空間細分、按過程細分、按公式細分和按模型細分，希望能夠對你有所啟發，建議你在實際工作中加以靈活運用。