数据分析里常用的思维定式

来源：南昌达内IT教育培训学校时间：2022/4/25 14:15:00

　　在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。

　　指标思维

　　我们平时表达内容基本可以分为事实和观点两部分，事实不可否认，而观点则可以不认同，但是大部分人很容易将事实和观点混淆

　　数据分析的工作中也是如此，我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平，如果不能描述客观事实，那么信息在沟通过程中很容易变形。

　　结构化思维

　　归纳其实就是把复杂问题分解成多种单一因素的过程，并且将这些因素加以归纳和整理，使之条理化、纲领化。这个过程犹如抽丝剥茧，将一团乱麻理地条条顺顺。

　　漏斗思维

　　漏斗思维是通过确定关键环节，进而完成一套流程式分析的思路，在各行各业都有相应的应用，如注册转化率的分析、用户浏览路径的分析、流量监控等。

　　象限法

　　通过对两种维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值，由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，广泛应用于战略分析，产品分析，市场分析，客户管理，用户管理，商品管理等。

　　多维法

　　多维法是指对分析对象从多个维度去分析，这里一般是三个维度，每个维度有不同数据分类，这样代表总数据的大正方体就被分割成一个个小方块，落在同一个小方块的数据拥有同样的属性，这样可以通过对比小方块内的数据进行分析。

　　对比思维

　　对比主要分为以下几种：

　　横切对比：根据细分中的横切维度进行对比，如城市和品类

　　纵切对比：与细分中的纵切维护进行对比，如漏斗不同阶段的转化率

　　目标对比：常见于目标管理，如完成率等

　　时间对比：日环比，周月同比;7天滑动平均值对比，7天内极值对比

　　维度思维

　　钻取：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2018年华为的总销售数据进行钻取来查看各个手机型号的销售数据。

　　上卷：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合。如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。

　　切片：选择维中特定的值进行分析，比如只选择苹果手机的销售数据，或2017年的手机销售数据。

　　切块：选择维中特定区间的数据进行分析，比如选择2016年2017年的销售数据。

　　旋转：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。

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