1.按时间细分

时间可以细分为不同的跨度，包括年、月、周、日、时、分、秒等等，不同的时间跨度，数据表现可能大不相同。

比如说，按照月度来看，产品的销量可能变化不大，但是如果细分到每一天，可能就有比较剧烈的变化，我们应该找到这些变化的数据，并分析变化背后的原因，而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

2.按空间细分

空间主要是指按地域进行划分，包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

比如说，把全国的 GDP 数据，细分到每一个省份。

空间作为一个相对抽象的概念，也可以代表其他与业务相关的各种事物，比如产品、人员、类别等等，只要有助于理解事物的本质，都可以尝试拿来进行细分。

3.按过程细分

把业务细分为一些具体的过程，往往能够让复杂的问题简单化。

比如说，把订单发货细分为 5 个过程，想办法提升每个过程的效率，从而缩短发货的时间。

再比如，把用户的生命周期，细分为 5 个重要的过程，即：获取、激活、留存、盈利、推荐。

4.按公式细分

有时候一个指标，是可以用公式计算出来的。

比如说，销售额 = 销售数量 * 平均单价，销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量，以此类推。

再比如，在财务分析中，权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数，其中：资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率，以此类推。

5.按模型细分

数据分析的模型有很多，我们可以根据业务的实际情况，选择合适的模型，在此基础上进行细分，得出相应的分析结论。

比如说，按照波士顿矩阵，把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度，然后画一个四象限矩阵图，其中每个象限就代表一类产品，即：明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品，对每一类产品，分别建议采取不同的发展策略。

再比如，按照 RFM 模型，把客户按三个维度进行细分，即：最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，从而得到 8 种客户类别，从而有针对性地采取不同的营销策略。

1、基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

2、非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

4、新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

5、价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

1、理解数据和数据的来源(understanding)。

2、获取相关知识与技术(acquisition)。

3、整合与检查数据(integration and checking)。

4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。

5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。

6、实际数据挖掘工作(data mining)。

7、测试和验证挖掘结果(testing and verification)。

8、解释和应用(interpretation and use)。