聚數雲海2021-06-30 17:53:55

1。 對比思維

對比這兩個字大家肯定都不陌生，比如買東西我們會貨比三家，其實生活中處處有對比。

比如說，小芳一直成績優異，但是末次考試發揮失常，數學只考了40分，班主任找到小芳談話，問她說：“你最近怎麼回事，上次你數學考了80分，全班前十，這次怎麼考的這麼差？你看看你的同桌，這次都考了73分。”

從這個小故事中可以看出，對比一般有兩種方式，橫向對比和縱向對比。橫向對比也就是與同類對比，比如班主任拿小芳的成績跟她同桌的成績做對比。縱向對比是指同一型別不同時間的對比，比如班主任拿小芳這次的成績和上次的成績做對比。

2。 細分思維

細分思維很多人可能乍一聽不太明白，其實生活中很多小事都體現了細分思維。就比如我們人體是由九大系統構成的，系統又是由器官構成的，器官是由組織構成的、細胞又構成了組織，層層細分。

再拿剛剛的例子來說，還是我們的小芳同學，還是剛剛那場考試，班主任讓小芳對自己這考試的總成績做一個總結，小芳拿著成績單仔細研究，發現這次總成績不是很好，但是仔細一看，發現除了數學成績只考了40分以外，其他科目的成績都名列前茅，數學成績拉低了小芳的整體成績。

在這裡我們就是把整體考試成績細分為具體的科目來總結歸因。在資料分析的工作中，細分的緯度主要包括時間、地區、渠道、產品、員工、客戶等。杜邦分析法、麥肯錫的 MECE 分析法本質上都屬於細分思維。

3。 溯源思維

前兩個思維能夠對應一部分資料分析工作要求，但是如果有一些資料不能用前兩種思維來處理怎麼辦呢？

那我們就可以用到另一種溯源思維。俗話說追根溯源，很多時候我們要想知道事物背後的邏輯原因，最好的方法可能是去探究事物發生的原因，來幫助我們分析。

繼續拿小芳舉例，她放學回家把成績單交給媽媽，媽媽透過對比、細分的思維方法知道了小芳這次考試的大概情況，也知道是數學失利了。但是小芳的數學一向是強項，媽媽還是無法理解為什麼會在這裡出問題，於是媽媽找來小芳談心，詳細瞭解了考試時的情況，才發現是因為小芳考數學的那天中午吃壞了肚子，下午的數學考試剛好發作，疼痛難忍，以至於很多本來會做的題目都做錯了。媽媽也理解了小芳，並且向小芳表達了歉意，也會更注重小芳的飲食問題。

上面的例子裡，小芳的媽媽無法從表面的資料上分析出事情發生的原因，於是採用了溯源思維，找到了真正的原因。如果資料分析師在工作中也能利用好溯源思維，那麼對資料的敏感和業務的理解也能逐步加深。

4。 相關思維

上面幾種思維是比較常用的思維方式，下面我們就來說說相關思維，這也是資料分析的核心思維能力。

很多人可能都知道著名的啤酒與尿布的故事，在業界是一個相關分析的經典案例。故事背景是20世紀90年代的美國沃爾瑪超市，當時沃爾瑪擁有世界上最大的資料倉庫系統，為了能夠準確瞭解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。

沃爾瑪資料倉庫裡集中了其各門店的詳細原始交易資料。在這些原始交易資料的基礎上，沃爾瑪利用資料探勘方法對這些資料進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒。

經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在“尿布與啤酒”後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的妻子們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

如果資料分析師能夠熟練靈活的將相關分析運用到工作中，就能從僅僅知道資料分析的結果是什麼進階到知道呈現這個結果的原因是為什麼。

5。 假設思維

之前的思維模式都是建立在我們有大量的已知資料可以進行分析論證的時候，那麼如果我們還沒有足夠的資料量或者證據來驗證這件事，我們應該怎麼辦呢？這種時候就可以用到我們的假設思維。先對大膽進行假設，然後再小心求證，最後去想辦法驗證假設是否成立。

比如，小芳想吃荔枝，於是下樓去買，跟賣荔枝的阿姨之間有這樣一段對話：

小芳：“阿姨，你這荔枝甜不甜？”

阿姨：“甜啊，我這有切好的，你先嚐一嘗試試。”

小芳：“好，那我嘗一個。”

小芳拿來一個荔枝，嚐了一口：“嗯，不錯，確實挺甜的，給我稱兩斤吧。”

上面這個看似簡單的小故事，其實就隱藏了簡單的假設檢驗。首先，小芳提出假設：荔枝是甜的；其次，隨機抽取一個樣本；然後，檢驗是否是甜的；最後，作出判斷，確認荔枝真的是甜的，所以就購買了。

在資料分析中，假設思維的專業術語叫假設檢驗，一般包括四個步驟，即：提出假設、抽取樣本、檢驗假設、作出判斷。資料分析師可以充分利用這一思維模式。

6。 逆向思維

逆向思維這個詞大家一定都不陌生，很多著名企業家的演講中就常常提到這個詞，他們都提倡打破常規的思維模式，從相反的方向來思考問題。

下面我們邀請小芳同學再次登場。

有一次，小芳去買辣椒，跟阿姨之間又有一段對話。

小芳：“阿姨，你這辣椒多少錢一斤？”

阿姨：“一塊五。”

小芳挑了 3 個放到秤盤：“阿姨，幫我稱一下。”

阿姨：“一斤半，兩 塊 2 毛。”

小芳去掉其中最大的辣椒：“做湯不用那麼多。”

攤主：“一斤二兩，一塊6毛。”

小芳拿起剛剛去掉的那個最大的辣椒，付了 6毛錢，笑著跟阿姨說了再見。

你看，運用逆向思維，有時可能會起到意想不到的效果。

7。 演繹思維

演繹思維相對於前面的幾種思維方式可能不是那麼好理解。

演繹思維的方向是由一般到個別，大家要記住這一點，後面我們還會提到。也就是說，演繹的前提是一般性的抽象知識，而結論是個別性的具體知識。演繹的主要形式是由大前提、小前提、結論三部分組成的三段論。

以物理學上一個常識為例。

大前提：金屬能導電。

小前提：銀鐵是金屬。

結論：銀能導電。

從這個例子中可以看出，大前提是已知的一般原理（金屬能導電），小前提是研究的特殊場合（鐵是金屬），結論是將特殊場合歸到一般原理之下得出的新知識（銀能導電）。

8。 歸納思維

歸納思維的方向與演繹正好相反，歸納的過程是從個別到一般。

還是以金屬能導電為例。

前提：金能導電，銀能導電，銅能導電，鋁能導電。

結論：金屬能導電。

資料分析的過程，往往是先接觸到個別事物，而後進行歸納總結，推及一般，再進行演繹推理，從一般推及個別，如此迴圈往復，不斷積累經驗。

總結

本文總結了資料分析的 8 種思維，分別是對比、細分、溯源、相關、假設、逆向、演繹、歸納。作為一名資料分析師，如果在工作中能充分運用好這些思維，是對個人能力極大地提升，就能夠在工作中創造更多的個人價值。

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順zi嘫22019-04-10 21:31:06

算賬。。。人人都有一本賬。

在別人哪有本賬。

自己心裡有本賬。

老闆哪裡有本賬。

這就是簡單的資料思維。

奔跑吧CC2020-06-08 09:34:51

資料思維的本質是要把一些 業務現狀資料化的方法，有判斷業務資料現狀的邏輯，有基於判斷結果反應的邏輯

什麼意思？

也就是從1）資料的蒐集，到2）資料分析，再到3）分析後的反饋都可以儘可能被量化

近期聽到的一個創業專案就正式這個邏輯，我也非常看好

整體的業務是基於教育市場的

過去我們瞭解孩子的學習成績的情況，其實是缺乏一個比較級的分析和畫像的，每一次知道考了多少名多少分，和第一名差距是多少其實是不夠具體的，老師完全可以依賴一些現在已經非常成熟的資料視覺化工具，告訴家長，孩子累計到現在位置的學習狀況怎麼樣

從排名，從成績要求，從平均水平來看，孩子每一個科目分別在哪個水平，並且每一個科目差距在哪一個知識點都可以有非常詳細的資料分析統計

這樣孩子的成績提高就可以更有的放矢

實際上我們都知道學習一定是有方法可循的，這就是為什麼總有鄰居家的孩子不怎麼認真學卻可以學習成績很好了，如果把這個學習方法背後思考的資訊，分類學習內容的方式，徹底資料化，我們就可以讓孩子在學習付出的努力上更聚焦

例如具體是思維的問題？邏輯思考問題，關聯思考的問題 還是某個科目有短板？這個科目是哪個知識點的問題？一切一切均可量化

這就將資料蒐集和資料分析這兩個環節都有了很好的解決

接下來為孩子匹配能夠補充這個維度能力，或者這個維度知識點的課程內容即可

而且課程內容也可以有一個分級 例如難度 P1～P5，可以透過前期的資料分析分析孩子的能力現狀在 P2，那麼就可以推薦 P2～P5 的課程內容，直接省去 P1 課程了

這就是也有了資料反饋

我們能夠看到這個過程中，難點是抽象出來和學習方法密切相關的學習內容分類，分級的資料，以及抽象出來學生每一道考試題目或者作業題目和學習內容類別和難度級別的相關性

雖然這有難度，卻是一定會發生的事情

所有的行業都將向越來越深度細節的資料統計，和越來越全鏈條的資料統計發展，雖然資料越來越深度和全鏈條，資料思維將成為所有行業發生革命性變化的最重要的基礎

我們可以設想一下，假設教育可以完全做到 分級分內容精細化的管理和推薦，那麼到那個時候，老師的價值在哪裡呢？還是像過去一樣教書麼？還是協助孩子們拼裝課程呢？還是把重心放到能力的開發而不是知識點的介紹了

用資料思維去看每一個產業，也許我們能看到未來的我們的工作內容會變成什麼樣子。