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电子发烧友网>电子资料下载>模拟数字>数据分析有哪些思维详细说明

数据分析有哪些思维详细说明

2020-03-26 | doc | 0.02 MB | 次下载 | 1积分

资料介绍

  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。

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