❶ 数据分析的分析思维有哪些
一、对比思维
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等，通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。比如：用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
二、象限思维
通过对两种及以上维度的划分，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，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如：下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
三、二八法/帕累托分析思维
二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。
往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业;找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
四、漏斗思维
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
❷ 入门必备！数据分析的3大思维和7种技巧
如果我们在分析一个问题前，思维缺失就像下面图中所表达的一样，往往不知道问题从哪里下手，在这个时候就轮到平时锻炼的数据分析思维了。
结构化
可以看作金字塔思维，把待分析问题按不同方向去分类，然后不断拆分细化，能全方位的思考问题，一般是先把所有能想到的一些论点先写出来，然后在进行整理归纳成金字塔模型。主要通过前面介绍的思维导图来写我们的分析思维。
公式化
在结构化的基础上，这些论点往往会存在一些数量关系，使其能进行＋、－、×、÷的计算，将这些论点进行量化分析，从而验证论点 。
业务化
业务化即是深入了解业务情况，结合该项目的具体业务进行分析，并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考＋公式化拆解得出的最终分析论点再很多时候表示的是一种现象，不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考，站在业务人员或分析对象的角度思考问题，深究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。
增加业务思维方法：贴近业务，换位思考，积累经验
在数据分析中，三种核心数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧工具的。7种数据分析技巧，它们分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。
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。
下图是RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
菜品销售增长率和销售利润
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。如图，这是一个快餐店的外卖订单多维表：
虽然只有下单时间、菜品名称、平台三个维度。但根据这个立方体，已经能解决很多掌柜急需了解的问题了。
我们可以通过切片实现每个平台每种菜品的销量，每个月每种菜品的销量，某个月某平台菜品销售情况等等操作。
假设法
在一些情况下，如进入新市场的销量、商品提价后销量的变化情况，可能没有明细数据进行分析，那么就需要用到假设法。假设法也就是假设一个变量或者比率成立，然后根据部分数据进行反推，这是一种启发思维的技巧，一般过程是先假设后验证然后判断出分析结果。
例题：你是自营电商分析师，现在想将商品提价，你分析下销售额会有怎样的变化？解答思路：首先可以确定销量会下降，那么下降多少？这里就要假设商品流量情况，提价后转化率的变化情况，然后根据历史数据汇总出销量下降百分百，从而得出销售额的变化情况。
指数法
指数法是把某个数据多个指标按一定的计算转化为同度量的一个值，这个度量值称为指数。例如在一场游戏竞技比赛中要确定该场的MVP，则是需要根据击杀数、死亡数、助攻数、经济、补兵等指标进行综合计算出一个得分，得分高的为MVP。
指数法常用的有线性加权、反比例、log三种。线性加权即是把每个指标乘以一个系数后相加，反比例即是用数学上的反比例函数y=k/x变化后在计算，log即是数学中所说的对数一般以2为底数或者10为底数。指数法使用没有统一标准，一般是根据经验来做，将无法利用的数据加工成可以可利用的。例如，NBA计算最有价值球员的指数参考：
二八法
二八法即是二八法则也可以叫做帕累托法则，比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
对比法
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，常见的是用于在时间维度上的同比和环比、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用非常频繁，多与前面的技巧结合使用。
漏斗法
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。不过，单一的漏斗分析是没有用的，不能得出什么结果，要与其它相结合，如与历史数据的对比等。
下图我用BI商业智能工具FineBI连接了CRM系统的数据，对客户的行为数据做了漏斗图形式的展现。
最后，说了这么多方法，赶紧拿起小本本记下来吧!
❸ 如何进行数据分析思维的训练
思维能力的训练是一种有目的、有计划、有系统的教育活动。对它的作用不可轻估。人的天性对思维能力具有影响力，但后天的教育与训练对思维能力的影响更大、更深。许多研究成果表明，后天环境能在很大程度上造就一个新人。思维能力的训练主要目的是改善思维品质，提高学生的思维能力，只要能实际训练中把握住思维品质，进行有的放矢的努力，就能顺利地卓有成效地坚持下去。思维并非神秘之物，尽管看不见，摸不着，来无影，去无踪，但它却是实实在在，有特点、有品质的普遍心理现象。（1）推陈出新训练法当看到、听到或者接触到一件事情、一种事物时，应当尽可能赋予它们的新的性质，摆脱旧有方法束缚，运用新观点、新方法、新结论，反映出独创性，按照这个思路对学生进行思维方法训练，往往能收到推陈出新的结果。（2）聚合抽象训练法把所有感知到的对象依据一定的标准“聚合”起来，显示出它们的共性和本质，这能增强学生的创造性思维活动。这个训练方法首先要对感知材料形成总体轮廓认识，从感觉上发现十分突出的特点；其次要从感觉到共性问题中肢解分析，形成若干分析群，进而抽象出本质特征；再次，要对抽象出来的事物本质进行概括性描述，最后形成具有指导意义的理性成果。（3）循序渐进训练法这个训练法对学生的思维很有裨益，能增强领导者的分析思维能力和预见能力，能够保证领导者事先对某个设想进行严密的思考，在思维上借助于逻辑推理的形式，把结果推导出来。（4）生疑提问训练法此训练法是对事物或过去一直被人认为是正确的东西或某种固定的思考模式敢于并且善于或提出新观点和新建议，并能运用各种证据，证明新结论的正确性。这也标志着一个学生创新能力的高低。训练方法是：首先，每当观察到一件事物或现象时，无论是初次还是多次接触，都要问“为什么”，并且养成习惯；其次，每当遇到工作中的问题时，尽可能地寻求自身运动的规律性，或从不同角度、不同方向变换观察同一问题，以免被知觉假象所迷惑。（5）集思广益训练法此训练法是一个组织起来的团体中，借助思维大家彼此交流，集中众多人的集体智慧，广泛吸收有益意见，从而达到思维能力的提高。此法有利于研究成果的形成，还具有潜在的培养学生的研究能力的作用。因为，当一些富个性的学生聚集在一起，由于各人的起点、观察问题角度不同，研究方式、分析问题的水平的不同，产生种种不同观点和解决问题的法。通过比较、对照、切磋，这之间就会有意无意地学习到对方思考问题的方法，从而使自己的思维能力得到潜移默化的改进。希望能帮到你
❹ 数据分析惯用的5种思维方法是什么
一、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
二、象限法
通过对两种及以上维度的划分，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，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。
三、二八法/帕累托分析
二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。
百分比在 70%(含)以内，划分为 A 类。
百分比在 70~90%(含)以内，划分为 B 类。
百分比在 90~100%(含)以内，划分为 C 类。
以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。
四、漏斗法
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
五、公式法
所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解：
①某产品销售额=销售量 X 产品单价
②销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …
③渠道销售量=点击用户数 X 下单率
④点击用户数=曝光量 X 点击率
第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理?
第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
❺ 数据分析师常用的思维分析方式是什么
1. 对比思维
对比这两个字大家肯定都不陌生，比如买东西我们会货比三家，其实生活中处处有对比。
比如说，小芳一直成绩优异，但是末次考试发挥失常，数学只考了40分，班主任找到小芳谈话，问她说：“你最近怎么回事，上次你数学考了80分，全班前十，这次怎么考的这么差？你看看你的同桌，这次都考了73分。”
从这个小故事中可以看出，对比一般有两种方式，横向对比和纵向对比。横向对比也就是与同类对比，比如班主任拿小芳的成绩跟她同桌的成绩做对比。纵向对比是指同一类型不同时间的对比，比如班主任拿小芳这次的成绩和上次的成绩做对比。
2. 细分思维
细分思维很多人可能乍一听不太明白，其实生活中很多小事都体现了细分思维。就比如我们人体是由九大系统构成的，系统又是由器官构成的，器官是由组织构成的、细胞又构成了组织，层层细分。
再拿刚刚的例子来说，还是我们的小芳同学，还是刚刚那场考试，班主任让小芳对自己这考试的总成绩做一个总结，小芳拿着成绩单仔细研究，发现这次总成绩不是很好，但是仔细一看，发现除了数学成绩只考了40分以外，其他科目的成绩都名列前茅，数学成绩拉低了小芳的整体成绩。
在这里我们就是把整体考试成绩细分为具体的科目来总结归因。在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。
3. 溯源思维
前两个思维能够对应一部分数据分析工作要求，但是如果有一些数据不能用前两种思维来处理怎么办呢？
那我们就可以用到另一种溯源思维。俗话说追根溯源，很多时候我们要想知道事物背后的逻辑原因，最好的方法可能是去探究事物发生的原因，来帮助我们分析。
继续拿小芳举例，她放学回家把成绩单交给妈妈，妈妈通过对比、细分的思维方法知道了小芳这次考试的大概情况，也知道是数学失利了。但是小芳的数学一向是强项，妈妈还是无法理解为什么会在这里出问题，于是妈妈找来小芳谈心，详细了解了考试时的情况，才发现是因为小芳考数学的那天中午吃坏了肚子，下午的数学考试刚好发作，疼痛难忍，以至于很多本来会做的题目都做错了。妈妈也理解了小芳，并且向小芳表达了歉意，也会更注重小芳的饮食问题。
上面的例子里，小芳的妈妈无法从表面的数据上分析出事情发生的原因，于是采用了溯源思维，找到了真正的原因。如果数据分析师在工作中也能利用好溯源思维，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。
4. 相关思维
上面几种思维是比较常用的思维方式，下面我们就来说说相关思维，这也是数据分析的核心思维能力。
很多人可能都知道着名的啤酒与尿布的故事，在业界是一个相关分析的经典案例。故事背景是20世纪90年代的美国沃尔玛超市，当时沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。
经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒”后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的妻子们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
如果数据分析师能够熟练灵活的将相关分析运用到工作中，就能从仅仅知道数据分析的结果是什么进阶到知道呈现这个结果的原因是为什么。
5. 假设思维
之前的思维模式都是建立在我们有大量的已知数据可以进行分析论证的时候，那么如果我们还没有足够的数据量或者证据来验证这件事，我们应该怎么办呢？这种时候就可以用到我们的假设思维。先对大胆进行假设，然后再小心求证，最后去想办法验证假设是否成立。
比如，小芳想吃荔枝，于是下楼去买，跟卖荔枝的阿姨之间有这样一段对话：
小芳：“阿姨，你这荔枝甜不甜？”
阿姨：“甜啊，我这有切好的，你先尝一尝试试。”
小芳：“好，那我尝一个。”
小芳拿来一个荔枝，尝了一口：“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤吧。”
上面这个看似简单的小故事，其实就隐藏了简单的假设检验。首先，小芳提出假设：荔枝是甜的；其次，随机抽取一个样本；然后，检验是否是甜的；最后，作出判断，确认荔枝真的是甜的，所以就购买了。
在数据分析中，假设思维的专业术语叫假设检验，一般包括四个步骤，即：提出假设、抽取样本、检验假设、作出判断。数据分析师可以充分利用这一思维模式。
6. 逆向思维
逆向思维这个词大家一定都不陌生，很多着名企业家的演讲中就常常提到这个词，他们都提倡打破常规的思维模式，从相反的方向来思考问题。
下面我们邀请小芳同学再次登场。
有一次，小芳去买辣椒，跟阿姨之间又有一段对话。
小芳：“阿姨，你这辣椒多少钱一斤？”
阿姨：“一块五。”
小芳挑了 3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。”
阿姨：“一斤半，两 块 2 毛。”
小芳去掉其中最大的辣椒：“做汤不用那么多。”
摊主：“一斤二两，一块6毛。”
小芳拿起刚刚去掉的那个最大的辣椒，付了 6毛钱，笑着跟阿姨说了再见。
你看，运用逆向思维，有时可能会起到意想不到的效果。
7. 演绎思维
演绎思维相对于前面的几种思维方式可能不是那么好理解。
演绎思维的方向是由一般到个别，大家要记住这一点，后面我们还会提到。也就是说，演绎的前提是一般性的抽象知识，而结论是个别性的具体知识。演绎的主要形式是由大前提、小前提、结论三部分组成的三段论。
以物理学上一个常识为例。
大前提：金属能导电。
小前提：银铁是金属。
结论：银能导电。
从这个例子中可以看出，大前提是已知的一般原理（金属能导电），小前提是研究的特殊场合（铁是金属），结论是将特殊场合归到一般原理之下得出的新知识（银能导电）。
8. 归纳思维
归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。
还是以金属能导电为例。
前提：金能导电，银能导电，铜能导电，铝能导电。
结论：金属能导电。
数据分析的过程，往往是先接触到个别事物，而后进行归纳总结，推及一般，再进行演绎推理，从一般推及个别，如此循环往复，不断积累经验。
总结
本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳。作为一名数据分析师，如果在工作中能充分运用好这些思维，是对个人能力极大地提升，就能够在工作中创造更多的个人价值。