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如何拥有数据分析思维?

发布时间:2021年01月13日 01:58:13 来源:环球青藤 点击量:32

【摘要】许多人掌握了大多数的分析工具和技能,仍然做不好数据分析。但有时面对业务时还是觉得什么也不会,其实做数据分析光靠技能和工具是不够的,还需要拥有数据思维,与数据分析方法等结合起来。那么,如何拥有数据分析思维呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1. 对比思维

日常生活中我们常常会遇到,例如今天我去超市看到了7块钱1斤的苹果,但是隔壁却卖6块一斤,你是不是会去隔壁看一下。他们之间有什么区别,为什么会贵出这一元钱。

从这个例子中可以看出,对比通常有两个方向,一个纵向,是指不同类的对比。一个是横向,是指与同类相比。

2.结构思维

很多人在做数据分析的时候没有思路,不知道从何下手,这就是缺少结构化思维的表现。

按业务职能结构划分:比如渠道,运营,功能等相关模块,简单快速的沟通,能快速的定位问题原因,但是缺点是分析结果不够直接,依赖外部资源信息搜集。

按因果结构划分:通过定位指标波动,定位最细指标,辅助维度下转,能够清楚的问题原因,该方式是较为稳妥的方式,是日常工作中的主要方式,但是缺点是需要构建相对完整的指标逻辑体系。

3.分类对比

这里我们可以划分为客户群体、产品归类、市场分级、绩效评价等,许多事情都需要有分类的思维。到底分类思维怎么应用呢?

关键点在于分类后的事物,需要在核心指标上拉开距离!也就是说分类后的结果,必须是显著的。运营当中关注的核心指标,分类后的对象,你能看到他们的分布不是随机的,而是有显著的集群的倾向。

4.可衡量

好的分析思维,我们要想清楚如何衡量效果?也要考量和现实之间的差距,中间的可操作性。有想法不会操作:那就学工具、学方法论、学算法,开始先用excel来跑通操作,后面再去学习python。会操作没有想法:那就学方法论、学思维,好好思考方法论、业务、算法之间的关系。

关于如何拥有数据分析思维,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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