数据分析中的10种思维方法分析

数据分析思维的原理和方法
数据分析思维的原理和方法主要有以下几点：
1. 目标明确：在进行数据分析之前需要明确分析的目标和问题，以确保分析过程是有针对性和有效性的。

2. 数据收集：要进行数据分析，首先要收集相关数据。

数据的收集可以通过调查、采样、实验等方式进行。

3. 数据整理：在数据分析之前需要进行数据整理，包括数据清洗、数据重构等步骤，以确保数据的准确性和一致性。

4. 数据可视化：数据可以通过图表、图形等方式进行可视化展示，便于分析和沟通交流。

5. 数据分析：在进行数据分析的过程中，需要运用统计学、机器学习、数据挖掘等技术进行有效的分析，并进行假设检验、相关性分析、回归分析等工具的运用。

6. 发现结论：通过对数据的分析，需要进行结论的提炼，以回答我们预设的问题或达成分析的目标。

7. 报告和决策：对于数据分析结果的报告和决策，需要考虑数据分析的客观性、应用性和可视化，以便于业务部门和决策者进行参考和决策。

只要你稍微刨根问底一点，人们总会有一些看法。问一些关键性的问题，你会对 他们所知道的东西感到吃惊。把这些看法与那些你受过教育之后产生的猜想结合 起来，你就可以很容易地沿着解决问题的道路前进。
THE END
谢谢观看。
01 基于利润数据的80/20法则
80% 总结果的80%是由总消 耗时间中的20%所形成 20% 收集数据，制表分类 研究规律，加以利用
02 别试图分析所有事情
需要 有所选择
列出 优先顺序
足够 当即停止
要更明智的工作， 而不是更辛苦的工作。
跟你相关的问题太多了，你也 可以做出很多分析，但对于其 中大多数数据和分析要忽略。

06 每天制一个图表
记录要点
记入表格
在解决问题的过程中，每天你都会了解到一些新的东西。 把它记下来，这有助于深化你的思维。
07 一次只做一件事
你不可能事必躬亲。 如果有一次，你设法做到了每一件事， 就会让周围的人对你产生不切实际的期望。 假如没能满足这些期望，很难重获信任。
08 关注重视大画面
工作 效率
思考 方式
《麦肯锡方法》
十种高效思考方式
作者 Ethan M.Rasiel
1.基于利润数据的80/20法则 2.别试图分析所有事情 3.发现关键驱动因素 4.30秒电梯理论 5.先摘好摘的果实 6.每天制一个图表 7.一次只做一件事 8.关注重视大画面 9.坦诚以对，如实相告 10.不接受“我没有什么概念”
从大画面思考 注重优先顺序
退后一步，琢磨自己要想达到的目标， 然后看一看正在干的事情， 再问问自己“这真的要紧吗？”
09 坦诚以对，如实相告
对客户
对团队
对自己
职业道德的一个重要方面就是诚实 诚实当然包括自己找不到线索时要承认

数据分析思维方法推测法
性
数据分析思维方法推测法是一种以推测为基础的思维方法，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据。

推测法的基本思想是，通过对数据的分析，从中提取出有用的信息，从而推断出可能的结果。

它可以帮助我们更好地理解数据，从而更好地分析数据。

推测法的基本步骤是：首先，要收集有关数据的信息，包括数据的类型、数据的范围、数据的分布等；其次，要分析数据，从中提取出有用的信息，从而推断出可能的结果；最后，要根据推断出的结果，进行相应的处理，以达到预期的目的。

推测法的优点是，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据，从而更好地分析数据。

它还可以帮助我们更好地预测未来的发展趋势，从而更好地制定有效的策略。

然而，推测法也有一定的局限性，因为它只能从数据中提取出有用的信息，而不能提供客观的分析结果。

此外，推测法也受到数据的局限性的影响，因为数据的质量和准确性会影响推测法的结果。

总之，数据分析思维方法推测法是一种有效的思维方法，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据，从而更好地分析数据。

但是，它也有一定的局限性，因此，在使用推测法时，要注意数据的质量和准确性，以确保推测法的结果是准确的。

今天要讲数据分析的五大思维方式首先，我们要知道，什么叫数据分析。

其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。

数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。

然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。

那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。

下面零一给你一一介绍。

（本文用到的指标和维度是同一个意思）第一大思维【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。

比如下面的图a和图b。

图a毫无感觉图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。

在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。

第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。

因此可见，拆分在数据分析中的重要性。

在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。

不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。

我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。

再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。

这个时候，【拆分】就闪亮登场了。

大家看下面一个场景。

运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。

这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。

销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。

详见图c和图d图c是一个指标公式的拆解图b是对流量的组成成分做的简单分解（还可以分很细很全）拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。

可见，拆分是分析人员必备的思维之一。

大数据思维的十大核心原理（来源：华研数据,刘鹏）大数据思维大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。

用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。

大数据思维开启了一次重大的时代转型。

大数据思维原理可概括为10项原理。

一、数据核心原理从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。

Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。

非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。

大数据下的新思维——计算模式的转变。

例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。

大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。

大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。

而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。

大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。

为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。

以数据为核心，反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。

云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。

二、数据价值原理由功能是价值转变为数据是价值大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。

非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

数据分析中的10种思维方法
一、逻辑思维： 三、下切思维： 五、求异思维： 七、联合思维： 九、接近思维： 二、向上思维： 四、求同思维： 六、抽离思维： 八、离开思维： 十、理解层次：
逻辑思维
逻辑思维：明白价值链，明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉，要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
联合思维
很多销售数据，需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析，这样你才会理解人、 事、物。 关键：了解当事人的情况，学会换位思考。 实际情况：你了解你周边的情，你发现你处在一个不太有 利的地位，那么，此时，你就要有离开思 维去替你想办法，离开困境 。 关键：学会自我调节，自我放松。 实际情况：遇到难解的结，你怎么办？
向上思维
在看完数据之后，要站在更高的角度去看 这些数据，站在更高的位置上，从更长远 的观点来看，从组织、公司的角度来看， 从更长的时间段（年、季度、月、周）来 看 ,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？ 也许向上思维能让你更明白方向。 关键:建立长远目标、全局观念、整体概念、 完整地分析数据，不做井底之蛙。
求异思维
每一个数据都有相似之处，同时，我们也 要看到他们不同的地方，特殊的地方 。 关键：对实际情况的了解，对日常情况的 积累，对个体情况的了解，对个体主观因 素的分析。 实际情况：你了解你的下属员工吗？如何 帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
抽离思维
当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你 往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节 并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己 的价值，同时深受情绪困扰。这时，你用用抽离 思维更加能够帮助到你。 关键：多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛 角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发 散性思维。 实际情况：你的学习能力和方法有效吗？

数据分析师必懂的十种分析思维一、逻辑思维逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的关系。

实际上也就是指：你需要那些数据?如何获得这些数据?数据之间的关系如何?二、向上思维在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？也许向上思维能让你更明白方向。

该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。

三、下切思维数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。

此时关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。

也就是说那些数据需要分解分析？这也如同显微镜原理四、求同思维当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。

关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。

实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题？是否有规律可行？五、求异思维每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方。

这就需要对实际情况的了解，对日常情况的积累，对个体情况的了解，对个体主观因素的分析。

正如：你了解你的下属员工吗？如何帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。

六、抽离思维当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己的价值，同时深受情绪困扰。

这时，你用用抽离思维更加能够帮助到你。

关键是要用多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发散性思维。

比如说：你的学习能力和方法有效吗？七、联合思维很多销售数据，需要我们能站在当事人的角度去思考和分析，这样你才会理解人、事、物。

数据分析的五大思维方式数据分析是一种有效的方法，用于提取和解释数据中的有用信息。

它涉及使用技术和工具来收集、整理、处理和解析数据，以便推导出有意义的结论和决策。

在进行数据分析时，采用正确的思维方式非常重要。

下面将介绍数据分析的五大思维方式。

1. 批判思维在进行数据分析时，批判思维至关重要。

这意味着要质疑和评估数据的来源、准确性和可靠性。

通过审查数据的质量和完整性，分析人员可以避免基于虚假或不准确数据做出错误的决策。

此外，批判思维还可以帮助分析人员提出更有针对性的问题，并考虑潜在的偏差或错误。

2. 创造性思维创造性思维对于数据分析同样至关重要。

数据分析不仅仅是解释和总结数据，而是要能够发现隐藏在数据中的模式和趋势。

通过创造性思维，分析人员可以探索不同的方法和角度来解释数据，并发现新的见解和机会。

创造性思维还可以帮助分析人员生成创新的解决方案和策略。

3. 系统性思维数据分析需要从整体的角度来考虑问题，而不仅仅是关注局部的细节。

系统性思维是一种将数据和信息组织和关联起来的方法。

通过系统性思维，分析人员可以了解不同因素之间的相互依赖关系，并评估它们对整体结果的影响。

通过将数据放置在一个更广泛的框架中来分析，分析人员可以识别和解释更深层次的因果关系。

4. 统计思维统计思维是数据分析过程中不可或缺的一种思维方式。

它涉及将数据转化为统计指标和度量，以进行比较和分析。

通过统计思维，分析人员可以对数据进行推断和概括，并使用统计方法来验证假设和模型。

统计思维还可以帮助分析人员识别数据中的模式和关联，并从中得出准确的结论。

5. 持续学习思维数据分析是一个不断发展和演变的领域。

持续学习思维是一种积极主动地追求新知识和技能的思维方式。

在数据分析中，新的技术和工具不断涌现，新的方法和模型不断进展。

通过持续学习思维，分析人员可以保持对行业趋势和最新发展的了解，并不断提高自己的技能和能力。

持续学习思维还可以帮助分析人员适应不断变化的数据环境，并应对未来的挑战。

数据分析的八种思维在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢?这里总结了8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。

1. 对比思维在我们日常的工作和生活中，对比思维其实是随处可见的。

比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了70 分，这次怎么就考得这么差?你看你的同班同学，这次都考80 分以上。

”从这个例子中可以看出，对比通常有两个方向，一个纵向，是指不同时间的对比，比如用小明上次考试的成绩与这次进行对比。

一个是横向，是指与同类相比，比如拿小明的同班同学进行对比。

2. 细分思维细分可以说无处不在，大到宇宙可以细分，小到原子核也可以细分。

人生的大目标可以细分，某次小考试的成绩也可以细分。

比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了30 分，从而拉低了整体的成绩。

这个例子就是把整体考试成绩细分为具体的科目。

在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。

杜邦分析法、麦肯锡的MECE 分析法本质上都属于细分思维。

3. 溯源思维有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办?此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。

比如说，小明的妈妈通过对比思维，知道了小明的考试成绩不好，通过细分思维，也知道他是英语没考好，但是依然不知道他当时为什么会没考好。

通过跟小明谈心，详细了解他当时考试的详细情况，发现他当时肚子不舒服，无法集中精力答题，导致很多本来会做的题目都做错了。

谈心之后，小明的妈妈对他表示理解，从此更加关心小明的身体状况，他们之间的感情加深了，小明的成绩也变得越来越好了。

如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。

数据分析的五大思维方式在当今数字化的时代，数据如同隐藏着无数宝藏的矿山，而数据分析则是挖掘这些宝藏的关键工具。

要想从海量的数据中提取有价值的信息，掌握正确的思维方式至关重要。

下面，我们将探讨数据分析的五大思维方式。

一、对比思维对比思维是数据分析中最基本也是最常用的思维方式之一。

通过对比不同的数据，我们能够发现差异、找出规律，从而为决策提供依据。

比如说，一家电商企业想要了解某个商品的销售情况。

如果只是单纯地知道该商品的销售额是 10 万元，这并没有太大的意义。

但如果将这个销售额与上个月、去年同期或者同类型其他商品的销售额进行对比，就能清晰地看出该商品的销售趋势是上升还是下降，以及在市场中的竞争地位。

对比可以是时间上的，如同比、环比；也可以是空间上的，如不同地区、不同渠道的对比；还可以是不同业务指标之间的对比，如销售额与利润、访客数与转化率等。

在进行对比时，要确保对比的对象具有可比性，比如在对比不同地区的销售数据时，要考虑到地区的经济发展水平、人口规模等因素的影响。

二、细分思维当我们面对一个整体的数据时，往往难以发现其中的问题和规律。

这时，就需要运用细分思维，将数据按照不同的维度进行分解，以便更深入地了解数据的内部结构。

以一家连锁超市为例，如果发现某个月的总销售额下降了，通过细分思维，可以将销售额按照商品类别、门店位置、销售时间段等维度进行分解。

也许会发现是某个类别的商品销售额大幅下降，或者是某个门店的销售业绩不佳，又或者是在特定的时间段内销售额出现了低谷。

细分的维度可以根据具体的业务需求和数据特点来选择，常见的细分维度包括用户属性（如年龄、性别、地域）、业务流程（如销售渠道、营销活动环节）、时间（如季度、月份、周、日）等。

通过不断地细分，我们能够逐渐找到问题的根源，从而采取有针对性的措施来解决问题。

三、溯源思维在数据分析中，当我们发现一个异常的数据或者现象时，不能仅仅停留在表面，而要运用溯源思维，追根究底，找出导致这个结果的原因。

十七种数学思维方法
数学是一门需要掌握多种思维方法的学科，以下列举了十七种常见的数学思维方法：
1. 抽象思维：将具体的事物或问题转化为抽象的符号或概念，以便更好地处理和分析。

2. 归纳思维：从具体的例子中总结出普遍的规律和结论。

3. 演绎思维：从已知的前提出发，推导出结论。

4. 逆向思维：从问题的答案或结果出发，反推出问题的条件和前提。

5. 推理思维：通过逻辑推理得出结论。

6. 系统思维：将复杂的问题分解为若干个部分，每个部分都是一个系统，通过分析每个系统的内部关系和相互作用，得出整个问题的解决方案。

7. 统计思维：通过对大量数据的分析和统计，得出结论。

8. 预测思维：通过对已有数据的分析和推断，预测未来的趋势和结果。

9. 模型思维：将复杂的现实问题简化为数学模型，通过对模型的分析和求解，得出解决问题的方法。

10. 比较思维：将不同的事物或问题进行比较，找出它们的共同点和差异点，从而得出结论。

11. 反证法思维：通过证明假设的反面来证明某个命题的正确性。

12. 分类思维：将问题或事物进行分类，以便更好地分析和解决。

13. 对比思维：将相似的事物或问题对比，找出它们的异同点，从而更好地分析和解决。

14. 概率思维：通过对事件发生的可能性和概率的分析，得出结论。

15. 空间思维：通过对空间关系的理解和分析，得出结论。

16. 数量思维：通过对数量关系的理解和分析，得出结论。

17. 图形思维：通过对图形的分析和理解，得出结论。

掌握这些数学思维方法，可以帮助我们更好地理解和解决数学问题，也有助于提高我们的思维能力和创造力。

大数据思维的十大原理1.数据驱动决策：大数据思维的核心原则是利用大数据来指导决策过程。

通过收集、分析和利用大数据，可以获取更准确、全面的信息，从而做出更明智的决策。

2.数据收集与整合：在大数据时代，数据的量和种类都在不断增加。

因此，收集和整合数据是至关重要的。

大数据思维要求我们搭建起高效、可靠的数据收集和整合系统，确保数据的完整性和准确性。

3.数据导向的问题解决：大数据思维注重通过数据分析来解决问题。

从问题的角度出发，明确需要解决的问题是什么，然后收集、整合和分析相关数据，找出解决问题的方法和策略。

4.数据挖掘与机器学习：大数据时代的一个重要特征是数据的多样性和复杂性。

为了发现数据中的有价值的信息，我们需要借助数据挖掘和机器学习的方法。

通过对数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏的规律和趋势。

5.数据可视化与沟通：大数据时代，数据量庞大、复杂，但对于非专业人士来说，理解和利用这些数据却并不容易。

因此，大数据思维倡导使用可视化的方法来呈现数据，以便更好地沟通和交流。

6.数据治理与安全：大数据时代，数据的规模和种类都在不断扩大，因此，对数据的治理和安全变得至关重要。

大数据思维要求我们建立完善的数据治理和安全机制，以确保数据的完整性、隐私和安全。

7.数据共享与合作：大数据时代，数据的价值不仅在于单个组织内部，更在于数据之间的关联和互通。

大数据思维要求我们主动开展数据共享和合作，通过共享数据，可以实现数据的多方面利用和创新应用。

8.数据分析与预测：大数据时代，通过对大数据进行分析和挖掘，可以得到很多有价值的信息。

基于这些信息可以进行数据预测，通过对未来的趋势和走势进行分析，以便做出相应的决策和行动。

9.数据驱动的创新：大数据思维倡导将数据作为创新的驱动力。

通过从大数据中获取新的见解和知识，可以发现创新的机会和方向，在解决问题和满足需求的过程中实现创新。

10.数据伦理与社会责任：大数据时代，数据的获取和使用可能涉及到一些伦理和道德的问题。

常见的9种大数据分析方法数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。

2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

3. 聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

4. 相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。

相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

5. 频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

6. 统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

7. 链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。

总结来自麦肯锡的10种逻辑思维逻辑思维是指在问题分析和解决过程中运用理性思维的能力。

作为一种关键的思维技能，逻辑思维在商业和职业领域扮演着重要的角色。

麦肯锡是世界知名的咨询公司，以其出色的思维方法而闻名。

在这篇文章中，我们将总结来自麦肯锡的10种逻辑思维方法。

第一种逻辑思维方法是倒推法。

倒推法是从结果反推回原因的思维过程。

它鼓励我们在问题解决中采取逆向思维，从预期的结果开始逆向思考，找到实现这一结果所需的步骤和行动。

第二种逻辑思维方法是二分法。

二分法是将一个大问题分解为更小的、易于解决的子问题的思维过程。

通过将问题分解成更小的部分，我们可以更清楚地理解和解决问题，并且更容易确定下一步的行动计划。

第三种逻辑思维方法是因果关系法。

因果关系法是分析问题中因果关系的思维过程。

它通过确定问题的起因和结果之间的联系，帮助我们理解问题的本质，并识别出解决问题的最佳方法。

第四种逻辑思维方法是归纳法。

归纳法是从具体事实中得出普遍结论的思维过程。

通过观察现象、收集数据和分析信息，我们可以得出总结性的结论，并将其应用于类似的情况。

第五种逻辑思维方法是演绎法。

演绎法是根据已知的前提和逻辑规则推导出结论的思维过程。

通过运用逻辑推理和推断，我们可以从已知的事实或前提中得出新的结论，从而解决问题。

第六种逻辑思维方法是比较法。

比较法是通过比较不同因素之间的异同，从而做出决策和解决问题的思维过程。

通过比较不同选项的优势和劣势，我们可以更好地理解问题，并做出明智的决策。

第七种逻辑思维方法是假设法。

假设法是基于假设前提，寻找问题解决方案的思维过程。

通过提出假设，我们可以探索不同的情况和可能性，并找到最适合的解决方法。

第八种逻辑思维方法是类比法。

类比法是将一个问题与另一个已有解决方案进行比较和类比的思维过程。

通过找到相似之处和通用原则，我们可以从已知解决方案中获取灵感，并应用于当前问题。

第九种逻辑思维方法是趋势法。

趋势法是基于已有的趋势和数据进行预测和决策的思维过程。

关联分析关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。

关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。

如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理地摆放啤酒和尿布的货架或捆绑销售，可提高超市的服务质量和效益。

关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛，以下是关联分析需要考虑的常见指标。

支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。

置信度：指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以也购买了B的概率。

提升度：先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值。

对比分析对比法就是用2组或2组以上的数据进行比较。

对比法是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到多次对比。

对比主要分为以下几种：横向对比：同一层级不同对象比较，如江苏不同市的茅台销售情况。

纵向对比：同一对象不同层级比较，如江苏南京2021年各月份的茅台销售情况。

目标对比：常见于目标管理，如完成率等。

时间对比：如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。

聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。

从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理分类，最终将相似数据分为一组，也就是“同类相同、异类相异”。

在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为、关联性问题以及用户分类问题等。

其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有很多，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。

留存分析留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为的用户中，经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。

3数据分析五大思维方式数据分析是一种通过收集、整理、解释和提取有用信息的方法，以发现模式、关系和趋势，为决策提供支持。

数据分析的过程中，人们可以采用不同的思维方式来解决问题和生成洞察力。

本文将介绍五种常用的数据分析思维方式。

1.归纳思维归纳思维是通过观察和总结数据的重要特征，来推断整体情况的思维方式。

在数据分析中，归纳思维可以通过统计方法和可视化工具来揭示数据的模式和规律。

例如，在分析销售数据时，归纳思维可以帮助我们识别最受欢迎的产品、最活跃的销售渠道等关键因素，并提供相应的策略建议。

2.演绎思维演绎思维是通过具有前提条件的逻辑推理，从特殊到一般地获得结论的思维方式。

在数据分析中，演绎思维可以通过建立模型和假设来预测和推断结果。

例如，在预测股票价格时，可以基于历史数据和相关指标构建数学模型，通过演绎思维来预测未来价格的趋势。

3.抽象思维抽象思维是从具体和个别的实例中，提取出一般性、普遍性的概念和原则的思维方式。

在数据分析中，抽象思维可以通过数据的聚类和分类，将大量的数据转化为更加简洁和易懂的信息。

例如，在市场调研中，可以通过将消费者分为不同的群体，提取出每个群体的共同特征和需求，以帮助企业进行针对性的产品定位和营销策略。

4.形式思维形式思维是通过运用逻辑和数学的方法，以及符号和公式的表示方式，进行推理和分析的思维方式。

在数据分析中，形式思维可以帮助我们建立数学模型和利用统计方法来分析数据，并进行预测和决策。

例如，在社交媒体分析中，可以利用网络图和社交网络分析方法，揭示用户之间的关系和影响力，以及病毒传播等现象。

5.综合思维综合思维是通过将多个不同的思维方式和方法相结合，从而得出综合的结论和洞察的思维方式。

在数据分析中，综合思维可以帮助我们从多个角度和多个维度来观察和分析数据，以获得更全面和深入的理解。

例如，在市场竞争分析中，可以通过综合利用定量和定性数据，以及市场调研和竞争情报，来评估企业的竞争力和市场定位，以及制定相应的战略计划。

数据分析的五大思维方式数据分析是一种基于数据的研究和推理过程，能够帮助我们从大量的数据中提取有效信息，并做出有意义的决策。

而在进行数据分析时，合理的思维方式是至关重要的。

本文将介绍数据分析的五大思维方式，帮助读者更好地进行数据分析。

1.系统思维系统思维是一种以系统的角度来分析问题的思维方式。

在数据分析中，系统思维能够帮助我们理解数据之间的相互关系和相互影响，并从整体的角度来考虑问题。

通过系统思维，我们能够掌握数据的结构和规律，从而更好地分析和解释数据。

在应用系统思维时，我们需要注意以下几点。

首先，要善于抽象概括，找出背后的本质和关键因素。

其次，要善于建立模型，将复杂的问题简化为易于理解的模型。

最后，要善于分析系统的反馈机制，了解不同因素之间的相互作用。

2.逻辑思维逻辑思维是一种通过推导和归纳的方式来分析问题的思维方式。

在数据分析中，逻辑思维能够帮助我们将数据分析过程中的各个环节有机地连接起来，形成一个合理的推理链条。

通过逻辑思维，我们能够准确地找出数据中的规律和趋势。

在应用逻辑思维时，我们需要注意以下几点。

首先，要善于提炼问题，将问题归纳为具体的逻辑关系。

其次，要善于运用逻辑推理，从已知信息中推导出未知信息。

最后，要善于评估推理的合理性，判断推理是否符合逻辑规则和常识。

3.创新思维创新思维是一种开放和灵活的思维方式。

在数据分析中，创新思维能够帮助我们突破传统的思维惯性，找到数据中的非常规模式和新的见解。

通过创新思维，我们能够发现数据中的隐藏信息和潜在机会。

在应用创新思维时，我们需要注意以下几点。

首先，要保持好奇心和求知欲，不断追问为什么和怎么样。

其次，要善于跳出既有的思维框架，挑战传统的观念和假设。

最后，要善于引入多样视角，从不同的角度思考问题。

4.统计思维统计思维是一种基于概率和统计学的思维方式。

在数据分析中，统计思维能够帮助我们从样本数据中推断总体数据的特征和趋势。

通过统计思维，我们能够对数据进行科学的总结和推断。