数据分析第1周——七种思维技巧

1、象限法

含义：按照不同数据维度数值高低将用户群进行划分和分类（如价值度、流失度、消费金额、消费频率高低等）

分析类型：分类

 2、多维法

含义：按照同一属性不同值对用户群进行划分和分类（如所在地、喜爱的电影类型、年龄等）

缺陷：数据会因为受“未做分析的维度”的影响，得出的结果会发生偏差甚至相反。辛普森悖论

解决方法：钻取——对数据分析粒度更细，规避悖论；上卷；切片；切块；旋转

分析类型：分类

3、假设法

含义：无数据情况下的分析，基于经验支撑，通过假设一定前提下，进行结构化分析，论证假设为真/假

分析类别：分类

缺点：对于开放性问题，假设法无法预设前提

4、指数法

含义：在研究对象有数据支撑情况下，制定统一公式标准，用结果衡量这批对象的某一性质的优劣高低。

常用方法：线性加权、反比例、log

分析类型：回归

案例：分析用户价值

常用反比例法：数据收敛效果y=k/x 

5、二八法

含义：将80%的分析重点放在20%的变量中；关注TopN数据；用于根据指标价值管理数据（KPI、主要客户、贡献最高员工等）

误区：条件允许情况下，数据分析应基于全局，否则会导致分析思路狭隘

6、对比法

论点：孤数不证

核心：挖掘数据规律、钻牛角尖、多次对比

对比方法：单一变量对比

举例：竞争对手对比、类别对比、特征和属性对比、时间同比环比、转化对比、前后变化对比

7、漏斗法

含义：多个衔接过程之间用户数量的转化率

误区：单一的漏斗分析没有用，需与其他分析思维相结合、比如多维（如女性消费者的转化率、4月的转化率等）、对比（环比的转化率对比）

8、业务时间锻炼数据思维

答案只有一个：日常分析、遇事分析、自觉分析、充满好奇心的分析

最后

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