数据分析思维及技巧Data Analysis Skills

what, why, how

三种核心思维:结构化,公式化,业务化

结构化:金字塔思维Pyramid Principles

将论点归纳和整理,递进和拆解,完善和补充

核心论点:塔底。假设,问题,预测,原因

结构拆解:自上而下,上下之间呈现因果或者依赖关系

MECE: Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,相互独立,完全穷尽。

验证:核心论点和分论点必须可以量化,可验证性。

思维导图:

线下销售下降原因分析

查看资料及背景,将结论列成卡片,之后依据主题分类;把同一类型的结论按顺序区分;讨论同一级别的共通结论,将其结论放在上一段位置。

结构化试分析的思维,但是还不够数据化,而且内部和外部因素很难有关联(实际上可能有关联),不严谨。

公式化:

量化,计算,关联,最小不可分割

业务化:

有没有从业务方的角度思考?    真的分析份原因了吗?    能不能分析结果落地?

结构化思考+公式化拆解,获得的最终分析论点在很多时候,是现象。数据是某个结果的体现,但不代表原因


结构化思维=》结构化数据=》结构化业务数据

捋顺思路=》将其数据化=》落地,贴合业务


数据分析的思维技巧:

象限法Quadrant: RFM模型

多维法:

缺点:会有辛普森悖论。

可以通过drill-down钻取去更加细化维度避免辛普森悖论。

假设法:

指数法:线性加权,反比例,log:目的就是调整特征的重要性以及将数据能够快速收敛。

二八法:帕累托Pareto Rule;20% 和 topN 的数据是最有价值的。

对比法:好的数据指标一定是比例,比率。占比的提高不代表绝对值提高。对比方向:竞争对手对比,类别对比,特征和属性对比,时间同比环比,转化对比ROI,前后变化对比。

漏斗法:需要结合对比法来分析转化率。单一的转化率没有用!


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