本文主要是介绍笔记 - 数据分析思维，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

三种核心思维

• 结构化思维
  • 将论点归纳和整理
  • 将论点递进和拆解
  • 将论点完善和补充
• 公式化思维
  • 上下互为计算
    
    • 一切结构皆可量化
  • 左右呈关联
    • 最小不可分割
• 业务化思维
  • 从业务方面的角度思考
  • 分析结果落地

数据分析的思维技巧

象限法

• 核心 - 策略驱动的思维
• 优点 - 直观、清晰，对数据进行人工的划分。划分结果可以直接应用于策略。
• 应用 - 适用范围广：战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等
• 须知 - 象限划分可以按中位数，也可以按平均数，或者是经验

多维法

• 核心 - 精细驱动的思维
• 优点 - 处理大数据量、维度丰富且复杂的数据有较好的效果。但是维度过多，会消耗不少时间
• 应用 - 只要数据齐全且丰富，均可以应用
• 须知 - 对不同维度进行交叉分析时，需要注意辛普森悖论

假设法

• 核心 - 启动思考驱动的思维
• 优点 - 当没有直观数据或者线索能够支持分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个认证的过程。
• 应用 - 它更多是一种思考方式，假设-验证-判断
• 须知 - 不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要自圆其说

指数法

• 核心 - 目标驱动的思维
• 优点 - 目标驱动力强、直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不宜频繁变动
• 应用 - 和假设法不同，假设法是缺乏有效的数据，指数法是将无法利用的数据加工成可利用的数据
• 须知 - 指数法没统一的标准，很多指数更依赖经验的加工

（线性加权、反比例、Log）

二八法

• 核心 - 只抓重点的思维
• 优点 - 和业务紧密相关，和KPI更紧密相关。几乎花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比高
• 应用 - 没有局限
• 须知 - 在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

对比法

• 核心 - 挖掘数据规律的思考方式
• 优点 - 可以发现很多数据间的规律，它可以与任何思维技巧结合，比如多维对比、象限对比、假设对比等
• 应用 - 对比更多是一种习惯，是数据分析的牛角尖，一次合格的分析，一定要用到n次对比
• 须知 - 在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

（竞争对手对比、类别对比、特征和属性对比、时间同比环比、转化对比、前后变化对比等）

漏斗法

• 核心 - 流程化思考方式
• 优点 - 需要与其他分析思维结合
• 应用 - 变化和流程
• 须知 - 单一的转化率没有

如何在业务时间锻炼数据分析思维

• 好奇心

建立指标的思考因素

• 核心指标
• 好的指标应该是比率
• 好的指标应该能带来显著效果
• 好的指标不应该虚荣
• 好的指标不应该复杂

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