数据分析思路方法论

数据运用总结
常换角度看数据、从多个角度观察对照 关注异常数据，关注关键问题 根据数据即时干预、采取行动 通过数据清晰地透视业务，全过程全面分析 没有高质量的数据就没有高质量的分析。 出发点：从你面对的问题出发，去完成收集数据、描述
数据、分析数据、达到预测或其他推断目标。
数据分析 五大思维方式
数据分析五大思维方式
1、【对照，俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有 感觉。在现实中的应用非常广。 2、【折分】，就是拆分和解析。维度思维。 3、【降维】，数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指 标，从中筛选出有代表性的维度即可。我们一般只关心对我们有用的数据。 4、【增维】，当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个 运算，变换指标。 5、【假说】，俗称假设，当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，我们先假设有了结 果，然后运用逆向思维。这有点寻根的味道，除了结果可以假设，过程也是可以被假设的。 增减维需要对数据意义有充分的了解。
从数据到信息的这个过程 ，就是数据分析
数据源自文库用能力
数据分析方法论和数据分析法
1、数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它更 多的是指 数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期 数据分析工作的开展， 2、数据分析法则是指具体的数 据分析方法，比如我们常见的对比分 析，交叉分析，相关分析回归分析等。 3、数据分析方法论就像指南针，为我们的数据分析工作指引方向。如 果方法论不正确或不合理，那么数据分析报告将没有价值。具体的数 据分析方法，为数据分析提供技术保障和支持。
4拍：
拍脑袋（凭绊验） 拍大腿（悔不该）
拍胸口（瞎许诺） 拍屁股（走为上）
成功者靠信息，失败者听运气
六阶段模型
中国
美
国
米歇模型
对问题准确了解是决策的核心
问题准确定位
不同的信息环境决定不同的决策
根据信息源分析迚一步采集信息,幵把采集的信息吅理地组织和存储起来。 完整、可靠的信息,是保证决策成功的前提。
数据分析思路方法论
听数据说话 三分技术，七分管理，十二分数据 1、仅凭直觉和经验经管进行决策容易偏差，科学决策离不开客观数据的分析。 2、培养将数据分析融入方方面面的文化，支持所有员工根据数据和分析做出 决策。 3、决策是行为管理的核心，贯穿于日常的各个方面和 全部过程,自我管理就是自我决策。 4、以人管亊、人浮于亊、唯长官意志；以亊管人、息亊宁人、唯数据，唯亊 实。
数据和知识层次
1、数据→信息→知识→能力→智慧。 2、数据是未经组织的数字、词语、声音、图像等原始资料，即原始客观事物记录事物 的性质、属性、形态、数量、位置及其相互关系等； 3、信息是经过加工处理过，有一定的意义和相互联系的事实，对人有用、能够影响人 们行为的分析数据； 3、知识是用于指导行动的有价值、效用、意义的信息，是系统化的信息或从信息中得 出的系统化的规律、概念、经验或结论，是对信息的推理和验证
【对照】
【拆分】
【降维】
成交用户数/访客数=转化率 成交用户数*客单价=销售额
【增维】
倍数=搜索指数/宝贝数，用倍数来代表竞争度。
数据分析师 十大思维
一、逻辑思维，明白各项数据中的关系； 二、向上思维，站在更高、更远、更广的角度去看数据，建立长远目标、全局观念、 整体概念、完整地分析数据。 三、下切思维，数据是一个过程的结果反映，把事物切细分析，把过程拆细分析， 通过数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相。关键是要知道数据的构成、 分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。 四、求同思维，找出共同规律特点，关键是找到共性的客观属性、数据进行分析。 五、求异思维，相似之处看到不同、特殊的地方 。 六、抽离思维，从细枝末节迷失中走出来，以一个旁观者的角度思考。关键是要用 多种分析方法，多角度看问题，学会集思广益，发散性思维。 七、联合思维，多了解情况，站在当事人的角度去思考和分析。 八、离开思维，学会自我调节，自我放松。 九、接近思维，多接触要解决的问题，花时间分析，要的是方案，不是问题。 十、理解层次，问题发现是第一步，需要逐步熟悉客观环境、规律。