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数据分析惯用的四种思维方式

发布时间:2020年09月14日 03:33:14 来源:环球青藤 点击量:1070

【摘要】数据分析就好比解数学题目,有的数学题是有固定的公式,在套用公式之后,一些复杂的数学题目便会迎刃而解。那在数据分析里,也可以使用相对应的思维方式来套用,这样就可以将复杂的数据简单化。那么,数据分析师惯用的思维方式有哪些呢?今天就跟随小编一起了解下吧!

一、对比思维

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。比如:用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。

二、象限思维

通过对两种及以上维度的划分,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,常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如:下图是一个广告点击的四象限分布,X轴从左到右表示从低到高,Y轴从下到上表示从低到高。

三、二八法/帕累托分析思维

二八法也可以叫帕累托法则,源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。

往往在使用二八法则的时候和排名有关系,排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析,适用于任何行业;找到重点,发现其特征,然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化,提高效果。

四、漏斗思维

漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化的思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

关于数据分析惯用的5种思维方式的内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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