数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧

在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法：

一、象限法

就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。

二、多维法

从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。

三、假设法

数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。

四、指数法

一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

想达到这么高的装逼度，有两个前提，一个是数据尽可能详实，二是指数尽可能专业。没有详实的数据无法进行指数的开发和假设，这是基础，而讲数据转变为指数，如何让别人信服你更是一件困难的事情，毕竟指数就是一种伪科学，只是为了解决信息了解问题，指数没有那么多的为什么，只有合适不合适，合适即合理，指数形成的过程需要的更多的是数据感觉，而不是严谨的数学原理，嗯，就是一种感觉。

五、二八法

虽然说很多事情都是符合二八法则的，但是呢，个人认为很多事情也不是完全符合二八法则，但是对于这些事情呢，依然可以运用二八法则，二八不是重点，二八是一种对比，是为了突出重点，这是一种思维模式，不用纠结八不八的。帕累托图与二八法结合较紧密，也是通过影响因子的规模及占比（一个柱状图和一个累计占比趋势线）来将几个重点进行突出。

六、对比法

对比法个人觉得是数据分析领域中，最常用也是效果最好的方法，因为对比反应变化，变化反应原因，原因用于解决问题。嗨，我们分析的重点不就是为了解决问题么。数据是分析重要组成部分，但是一般我们说多大规模、多大面积，其实听者一般是没有多大感官的，比如我告诉你一个美女特别好看，颜值9.9，卧槽，9.9是个什么概念，不知道啊，然后我再补一句，如果以刘亦菲6分为基础，卧槽，这一听，有点意思；如果以乔碧萝殿下6分为基础呢，卧槽，这逼审美绝对不行。好的数据分析，一定

要用到对比。孤立谈数据是没有什么意义的，只有谈数据的变化，才能分析出一些趋势变化，才能做到透过数据看本质。而且数据越多，对比的维度也越多，对事物变化分析的角度也越多，才能让你看到的真相更真。对比法的重要度应为数据分析之首，同时与其它方法结合使用，那就是高质量的数据分析。

七、漏斗法

漏斗法其实就是一个倒金字塔，其实就是层层递进的意思，比如男的有多少筛一部分出来，其中高的有多少，又筛一部分出来，其中高的中的富的有多少，又筛一部分出来。就是不断对当前情况添加判断维度，不断缩小范围。