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7 種最常用數據分析思維，解決90%分析難題！

時間：2022-03-31來源：手大戒指粗瀏覽數：310次

很多人苦惱，學會了很多數據分析工具和技能，依然做不好數據分析。遇到業務問題時，常常覺得無從下手。其實，掌握技能和工具只是第一步，做好數據分析還必須要有數據分析思維。

數據思維具有框架性引導作用，能夠幫助確認分析角度、搭配分析方法、選擇指標體系以及得出分析結論。但要明白，數據思維不是一兩周就能鍛煉出來的，要不斷練習，下面我給大家推薦7種常用的數據分析思維技巧，幫助大家縮短學習時間。

對比法是一種挖掘數據規律的思維，能夠和任何技巧結合，一次合格的分析一定要用到N次對比。

對比主要分為以下幾種：

橫向對比：同一層級不同對象比較，如江蘇不同市茅臺銷售情況。

縱向對比：同一對象不同層級比較，如江蘇南京2021年各月份茅臺銷售情況。

目標對比：常見于目標管理，如完成率等。

時間對比：如同比、環比、月銷售情況等，很多地方都會用到時間對比。

象限法是運用坐標的方式，人工對數據進行劃分，從而傳遞數據價值，將之轉變為策略。象限法應用很廣泛，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。

下面這個RFM模型就是利用象限法，將用戶分為8個不同的層級，從而對不同用戶制定不同的營銷策略。

漏斗思維本質上是一種流程思路，在確定好關鍵節點之后，計算節點之間的轉化率。這個思路同樣適用于很多地方，像電商的用戶購買路徑分析、app的注冊轉化率等等。

著名的海盜模型AARRR模型就是以漏斗模型作為基礎的，從獲客、激活、留存、變現、自傳播五個關鍵節點，分析不同節點之間的轉化率，找到能夠提升的環節，采取措施。

“世界上80%的財富掌握在20%的富人手里”，這句話你一定聽過。這就是二八法則，也叫帕累托法則。這個方法的思維就是抓重點，圍繞找到的20%有效數據，找到其特征，使之產生更大的效果。

比如一個商超進行產品分析的時候，就可以對每個商品的利潤進行排序，找到前20%的產品，那這些產品就是能夠帶來較多價值的商品，可以再通過組合銷售、降價銷售等手段，進一步激發其帶來的收益回報。

指數思維是一種目標驅動型思維，通過將無法利用的數據加工成指數，達到聚焦的目的，從而找到方向。但指數法沒有統一的標準，比較多依靠經驗，一旦設立的話不會經常變動。如果數據沒有規律的時候，可以試試這個方法。

假設法一般用在進入新領域的時候，沒有歷史數據參考，沒有外部線索，這個時候就需要假設。通過假設的數據進行反推，再去制定計劃，整個過程是先假設，后驗證，再分析結果。

比如在對新產品進行定價的時候，就是根據成本去假設一個售價，由銷售情況去驗證，再決定是否需要上調或者下調價格，以達到最大利潤。

多維法主要是通過對數據的切割，分成多個維度，通過立方體的形式進行數據展示。在對數據進行交叉分析的時候，可能會出現辛普森悖論，與之而來的應對方法有鉆取、上卷、切片、切塊、旋轉等。

多維法的使用場景也很廣，比如一個app的用戶分析，可以從注冊數、用戶偏好、用戶興趣和用戶流失等角度進行分析。


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