在数据化管理常用的五大思维中，有一种思维叫做数值转换思维。通过宁静老师的学习分享，我第一次对这种思维有了了解。我们在日常生活中，常常可以通过观测，收集，搜索，软件记录等得到各种各样的原始数据。但是当数据源无法提供有效指标时，需要用数值转换思维。借助数值的转化可以看到数据要表达的内容。这种思维应用也很广泛，比如通过这种思维可以计算房价每靠近市中心一公里价格会涨多少等等。
在数值的转换上，通常会用到以下四种转换方式：数据的综合描述、在计算周期内单位效率、数值的涨跌幅度的转化、数值的百分比转化。
一、数据的综合描述
数据的综合描述可分为，求和，平均值，最大值，最小值，计数，集中度，分散度等等。举电商中的例子，需要准确有效的描述一个店铺的流量情况该如何描述。总不能说，这个店铺流量一般般，或这个店铺流量很大。让人听起来感觉很空洞，没有任何参考意义。如果需要通过了解自己店铺的情况和竞争对手的店铺情况，从而进行更好的分析该如何描述呢。那就可以试着这样“店铺这个月整体的访客数是45万，平均一天的访客数是1.5万，最大的时候可达4.5万，最少的时候6000，整体上流量的波动性比较大。其中店铺70%的流量集中在排名前3款宝贝上。”同样，竞争对手的店铺也需要这般描述，通过运用对比思维，细分思维，了解对手的流量构成，数据情况，就能找出其中的差异，从而指导运营如何去调整。
在标题优化中，也可以运用这种思维，如“中长款”这个词带来600个访客，转化率2.8%，这600个访客是由12个关键词带来的。那么，我们看到2.8%的转化率是很不错的，但是600的访客数太少了。根据数据来判断词根的好坏之后，我们就知道需要增加“中长款”这个词根的爆光量来获取更的访客。达到优化标题的目的。
二、在计算周期内单位效率
在做对比分析时，单一维度数据无法对比。当分析的主体体量不一致时，需要用单位效率来衡量。例如,在运营中，需要拿A店铺与B店铺进行比较，看哪个更好。A店铺月销售额300万，团队人数30人，B店铺销售额200万，团队人数5人，能不能单纯说A店比B店铺好。当然是不能！因为两个店铺的体量不一致。这种情况下呢，通过计算两个店铺一个月的人均贡献率,就可以判断。
A店人均贡献率为：300万/30=10万；
B店人均贡献率为：200万/5=40万
因为A店铺人均贡献率为10万，B店人均贡献率为40万。B店明显是比A店好。
三、数值的涨跌幅度的转化
这种方式有三种用途：
1.同个指标不同时间点的对比(比如这个月对比上个月广告费涨了50%)
2.不同指标之间的对比（比如加购量涨了50%，订单量涨了30%）
3.同个指标对向不同（比如店铺的销量涨跌辐度与行业销量涨跌辐度对比）
四、数值的百分比转化
这种方式可以类比成分蛋糕,将各部份数量占总数量用百分比来计算。比如某一个服装店铺的产品构成。T恤占10%，连衣裙占70%，外套占15%，裤子占5%。
这个方式应用也比较广的，比如宁静老师就提到过他用这种方法将某个店铺不同品类的产品做百分比统计,经过统计，发现宽松产品在东北销售占70%；修身类及其它仅占15%，然后他根据数值调整投放广告策略，并在产品上做定制开发，在业绩上取得了超过30%以上的增长。
以上提到的四种数值转换思维，除了在电商界中能广泛应用，但其根本上是一种思想，思维，当然也可应用于生活中，大家不妨试试。
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