数据分析中的10种思维方法

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。

5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。

就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。

接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。

注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。

一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。

某产品销售额=销售量X 产品单价。

是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。

分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。

第三层：分析影响渠道销售量的因素。

渠道销售量=点击用户数X 下单率。

是点击用户数低了，还是下单量过低。

如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。

第四层：分析影响点击的因素。

点击用户数=曝光量X点击率。

是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。

通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。

公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。

二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。

通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

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。

最有用的17个数学思维方法数学思维方法是指在解决数学问题时使用的特定思考模式或技巧。

这些方法旨在帮助学生建立更好的数学思维能力，并提高解决问题的效率。

在本文中，我们将介绍最有用的17个数学思维方法，希望对读者们的数学学习和问题解决有所帮助。

1.抽象思维：抽象思维是一种将问题简化并提炼出其核心要素的能力。

通过抽象思维，学生可以将复杂的数学问题转化为更易于理解和解决的形式。

2.结构思维：结构思维是一种将问题分解为更小的部分并理解其组织结构的能力。

通过分析数学问题的结构，学生可以更好地理解问题的本质和关键因素。

3.逆向思维：逆向思维是一种从已知结果倒推推理的能力。

通过逆向思维，学生可以从问题的解决方案出发，推导出问题的不同可能情况或解决路径。

4.推理推导：推理推导是一种基于逻辑推理和数学原理来解决问题的能力。

通过推理推导，学生可以从已知条件出发，得出结论或解决问题。

5.数组思维：数组思维是指将问题中的数值或变量组织成数组或矩阵的能力。

通过数组思维，学生可以更好地理解数学问题的结构和关系，从而更容易解决问题。

6.模式发现：模式发现是一种寻找数学问题中重复或规律性的能力。

通过模式发现，学生可以发现数学问题的规律并应用到其他类似的问题中。

7.反证法：反证法是一种通过假设问题的对立面来证明问题的方法。

通过反证法，学生可以验证问题的正确性或找到问题的反例。

8.数学词汇：数学词汇是指理解和运用数学术语的能力。

通过学习和理解数学词汇，学生可以更好地理解数学问题的描述和条件。

9.分析思考：分析思考是一种对问题进行深入分析并寻找问题本质的能力。

通过分析思考，学生可以更好地理解问题的关键因素和解决路径。

10.直觉思考：直觉思考是一种凭直觉进行问题分析和解决的能力。

通过直觉思考，学生可以更快地找到问题的解决方案。

11.数学符号：数学符号是数学表达和计算的基础。

通过学习和运用数学符号，学生可以更准确地表达数学问题和推导过程。

大数据思维是指一种基于数据驱动的思维方式，它强调通过收集、分析和利用大量数据来揭示事物的本质和规律，从而更好地理解和解决问题。

以下是大数据思维的五种思维方式：
1. 数据驱动思维：大数据思维强调以数据为基础，通过数据分析和挖掘来发现问题、解决问题和做出决策。

2. 全样本思维：传统的数据分析往往基于抽样调查，但大数据思维则强调全样本分析，即通过收集和分析所有可用数据来获取更全面和准确的信息。

3. 相关性思维：大数据思维强调关注数据之间的相关性，而不仅仅是因果关系。

通过分析数据之间的相关性，可以发现一些以前难以察觉的规律和趋势。

4. 开放性思维：大数据思维鼓励开放的数据共享和合作，通过共享数据和知识，可以更好地发挥数据的价值，促进创新和发展。

5. 快速迭代思维：大数据思维强调快速迭代和实验，通过不断尝试和改进，可以更快地找到最佳的解决方案。

总之，大数据思维是一种以数据为中心的思维方式，它强调通过数据分析和挖掘来发现问题、解决问题和做出决策，具有全样本、相关性、开放性、快速迭代等特点。

统计统计数据分析技巧在统计数据分析中，三种核心统计数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧工具的，这里详细地介绍了7种统计数据分析技巧，它们分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。

下面详细介绍一下对于这7种统计数据分析技巧的学习总结：01 象限法通过对两种维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值，由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。

象限法是一种策略驱动的思维，广泛应用于战略分析，产品分析，市场分析，客户管理，用户管理，商品管理等。

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。

02 多维法通过对多种维度的划分，运用立方体的形式进行展现，适用于大的数据量。

比如：用户统计维度：性别、年龄；用户行为维度：注册用户、用户偏好、用户兴趣、用户流失；消费维度：消费金额、消费频率、消费水平；商品维度：商品品类、商品品牌、商品属性。

多维法是一种精细驱动的思维，只要数据齐全且丰富，均可以使用。

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很多时间。

对不同维度进行交叉分析时，需要运用钻取的方法来尽量避免辛普森悖论。

03 假设法很多时候，统计数据分析是没有数据可明确参考的，比如：新进入一个市场，公司开拓某样产品。

老板让你预测一年后的销量。

产品的基础数据非常糟糕，拿不到什么有效数据。

这时候就用到了假设法，往往都是人工设置一个变量或者比率来进行反推。

假设法是一种启发思考驱动的思维，它更多的时一种思考方法，即假设，验证，判断。

优点：当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方法进行推断，这是一个论证的过程。

04 指数法很多时候我们有数据，但不知道怎么应用。

就是因为缺乏了一个有效性的方向。

这个方向可以成为目标指数。

通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的。

指数法主要有线性加权、反比例、log三种方法，是一种目标驱动的思维，是将无法利用的数据加工成可利用的，从而进行分析。

大数据的思维方式（一）引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和组织决策中不可或缺的重要元素。

大数据的思维方式则是指我们在面对大规模、多样化的数据时，所需要具备的一种思维模式和技能。

本文将从五个大点来阐述大数据的思维方式，并探讨其在决策和创新中的应用。

正文：一、数据意识1. 理解数据的价值：认识数据对企业发展的重要性，了解数据可以带来的商业价值。

2. 掌握数据采集和分析技术：学习数据采集、存储和处理的方法和工具，提高数据处理能力。

3. 建立数据驱动的决策机制：倡导以数据为基础做出决策，降低主观臆断的风险。

二、跨领域思维1. 学习多个领域的知识：拓宽视野，还可以从其他领域中借鉴经验和方法论。

2. 带着问题来思考：以问题驱动的思维方式，利用不同领域的知识来解决实际问题。

3. 发掘数据中的潜在联系：对多个领域的知识进行连接和整合，挖掘出新的洞察和发现。

三、统计分析能力1. 学习基本统计学原理：了解统计学的基本概念和方法，掌握常用的统计分析技巧。

2. 掌握数据可视化技术：通过图表和可视化工具将数据转化为更直观的形式，便于分析和传达。

3. 进行数据模型建立和预测：利用统计学和机器学习的方法，对数据进行建模和预测，提供决策支持。

四、创新思维1. 提倡挑战常规和传统观念：打破固有的思维模式，敢于尝试和创新。

2. 鼓励多元化的想法：从多个角度思考问题，纳入不同的观点和意见。

3. 快速试错和迭代：以快速试错的方式进行创新实验，从中学习和不断改进。

五、团队协作1. 建立跨学科的团队：组建既懂领域知识又懂数据分析的团队，共同解决问题。

2. 推行数据共享和开放合作：鼓励团队成员之间分享数据和思路，促进协作和共同学习。

3. 培养有效沟通和解释能力：能够将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式向团队和决策者解释和传达。

总结：大数据的思维方式是在处理大规模、多样化的数据时所需要具备的思考方式和技能。

它要求我们具备数据意识、跨领域思维、统计分析能力、创新思维和团队协作能力。

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。