数据分析思维
一、结构化分析
1.独立分析
结构化分析不同于线性化分析，结构化是从一个核心论点出发，找出分论点，再找出分分论点…呈一个金字塔形状。
结构化分析步骤：
（1）找核心论点
（2）找分论点，分论点相互独立，完全穷尽。
（3）验证分论点，找出合适的一条线性思维。
举一个市场营销的例子：
2.团体分析
团体分析步骤：
（1）头脑风暴，列出所有结论：查看资料及背景，将结论列成一张表／卡片
（2）归类：把表上的结论，依据主题分类
（3）找顺序：将同一类型的结论，按顺序区分
（4）结构化：讨论同一级别的共通结论，将其结论放在上 一段位置
二、公式化分析
结构化分析能让问题变得有层次，容易分析起来。但是，具体到验证每个分论点的时候，比较困难，因为没有量化，无法用数据进行验证。所以，这里提出公式法，将每个论点量化，容易验证，如果实在不能用公式发量化的论点可以舍弃。
公式化分析核心：将论点用+ - * /表示，注意这四则运算不是数学上的运算，而是逻辑上的，是对论点的一个量化工具。
下面将结构化中的市场营销的例子量化：
三、业务化分析
为分析而分析，却没有 深入理解业务，俗称不接地气。好的数据分析 思维，本身也是具备业务思维。但是，业务思维的培养是需要经验积累的，需要多做项目，宏观考虑问题。
四、数据分析的思维技巧
- 象限法
- 多维法
- 假设法
- 指数法
- 二八法
- 对比法
- 漏斗法
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