上一篇文章我们谈到数据分析从入门到进阶需要具备哪些能力，其中很重要的一个就是分析方法和思维，这个可以说是数据分析的底层能力。所谓基础不牢、地动山摇，如果分析思维欠缺，在实际工作中必然是寸步难行，往往就会出现面对问题没想法的尴尬境遇。数据分析是一种能力，任何岗位都应该具备一定的分析方法和思维，这样不仅可以让你的工作更加高效，而且还会达到预期之外的成果。那何谓好的分析思维呢？下面两张图代表了两种典型的
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2023-09-07 20:33:11
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系列文章目录【技巧分享】【数据分析】数据分析模型 【技巧分享】【数据分析】数据分析思维 文章目录系列文章目录前言时间序列思维分类思维矩阵思维管道/漏斗思维闭环思维逻辑树思维公式化思维独立穷尽（MECE）原则相关思维关联思维 前言罗列一下数据分析用到的基本思维。时间序列思维看趋势、找异常。用历史的时间维度的对比来分析问题，比如同比、环比、定基比。用箱型图找离群值（异常值）用历史数据计算生命周期价值分
数据分析是一种基于数据的科学方法，通过运用统计学和编程工具对数据进行收集、整理、分析和解释，以从中发现有用的信息和趋势。数据分析已经在各个领域得到广泛应用，包括市场营销、金融、医疗等。
本文将介绍数据分析的思维方式，并使用Python代码示例来说明其中的一些方法和技巧。
### 数据分析的思维方式
数据分析的思维方式可以总结为以下几个步骤：
1. 提出问题：首先需要明确要解决的问题或目标。
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但仍有许多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。其实，做数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。如何建立和锻炼数据分析思维？数据思维不能一蹴而就，也不能死记硬背。关键是要掌握数据分析的框架，结合实际场景案例进行分析和应用。根据数据的功能来分，可以分为以下4种类型，分别是市场分析、用户画像、竞品监测与经营
首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。
然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是 解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 &n
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2023-09-04 22:46:07
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三种核心思维1. 结构化来自麦肯锡的金字塔思维，利用思维导图，层层递进和拆解。思考方式：实例： 销量下降的原因缺点： 结构化不是完美的，如外部原因我们不能百分之百证实，需要公式化和业务化的思维进行补充。2. 公式化把一切量化，一切皆可公式。实例： 结构化实例的进一步公式化思考 公式化后的思维导图：实例2： 获取用户3. 业务化结构化+公式化偏理论， 业务化结合实际。思维技巧1. 象限法实例1：AP
数据分析的过程最重要的是要通过数据分析工具或者数据分析方法将数据转化为信息，大量的数据本身是没有价值的，怎么让它们的价值得到实现，就是从这些数据中得到想要的信息。在进行数据分析的过程中，必须要遵循以下五个思维方式。 第一、对比思维 这是数据分析过程中基本的思维，很多时候你要通过横向或者纵向的对比，才能知道数据哪里有异样，单单看一个数据是看不出来的。 &nbs
数据分析方法5W2H分析法：基础的产品经理思维法 what：产品是什么？ when：产品是么时候上线？ where：产品在哪里上线？ why：用户为什么需要它？ who：它是为谁设计的？ how：产品怎么运作的？ how much：它有什么付费功能？如何变现？当看到一个产品可以利用5W2H来具体分析，然后制作产品周期计划。 2. 逻辑树分析：将具体地问题通过有逻辑地分析拆解成多个子问题，将子问题继
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2023-08-11 20:33:48
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# 数据分析思维及其方法
数据分析是现代商业决策不可或缺的重要工具。它帮助我们理解数据背后的故事，从而做出更明智的决策。本文将介绍数据分析思维的基本框架，以及应用一些常见工具和方法来进一步挖掘数据的价值。
## 数据分析的步骤
数据分析的过程通常包括以下几步：
1. **确定问题**：明确要解决的问题和分析目的。
2. **收集数据**：从各种渠道收集相关数据。
3. **数据清洗**：处
七种数据分析思维技巧1. 象限法核心：一种策略驱动的思维方式优点：直观清晰，能够将数据按一定的特征进行划分应用：使用范围广、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，例：
用户分群
二维坐标系内经典的RFM模型软件划分2.多维法核心是以一种精细驱动的思维优点：适合处理大数据，数据量越大其优越性越大分析导向示例用户统计维度：性别、年龄、学历用户行为维度：注册用户、
打卡秦路老师数据分析课一、数据分析的三种核心思维：结构化、公式化、业务化结构化： 将分析思维结构化：【将论点归纳和整理】、【将论点递进与拆解】、【将论点完善和补充】。 如：思维导图——SWOT方法。 公式化： 一切结构皆可量化、上下互为计算、左右呈关联、最小不可分割。 使用函数进行加、减、乘、除运算。 不同类别的业务叠加可以用加法。 减法常用来计算业务间的逻辑关系。 乘法和除法是各种比例或者比率。
数据分析入门如何简单数据有哪种核心思维来分析数据作为一名程序员如何分析数据 来一一解答数据分析入门学习数据分析第一需要理解数据分析思维为什么思维重要？不知道问题有没有发生不知道问题在哪里不知道为什么不确定分析对不对不确定执行结果不知道老板给不给加薪其实这些都是一个黑盒子，尤其是前面几个问题，其实产生这些问题都是没有好的数据分析思维。如何简单分析数据：对于数据分析需要一个很好的分析的逻辑，
1 - 概念与定义如果分析思维是一种结构化思考的体现，那么数据分析思维（简称数据思维）则是以数据为依托的结构化分析方式。 不同于“我觉得”、“以前是怎样”、“其他人如何”这些直觉化、经验化、类比化的思考方式，数据思维是以数据为导向，依据严格的分析、统计和证明来指导具体的应用与操作。首先，要对事物本身有一个全面和客观的认识。以辩证思维来认识和看待事物，进行事物的分解和集成，全面客观地以数据说话，同时
象限法 例： 多维法 假设法 指数法 二八法 对比法 ]
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2020-07-20 19:10:00
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1.数据思维数据分析中常见的三种核心思维有结构化思维、公式化思维和业务化思维。1.1 结构化思维结构化思维是针对某个特定问题绘制思维导图（常用工具Xmind），从多个独立且全面的角度进行分析。1.2 公式化思维公式化思维是对于思维导图中的每一个角度，给出一个可量化的公式。1.3 业务化思维业务化思维是指进行数据分析时要充分考虑业务背景。下面以一个“如何预估北京地区的共享单车的投放量”示例来讲述上面
数据思维具有框架性引导作用能够帮助确认分析角度、搭配分析方法、选择指标体系得出分析结论。但要知道数据思维不是一下子就学会了的需要长期的培养，日常生活中常用的数据分析思维技巧我们一起来学习一下。 常见的数据分析思维： 一、对比法 对比法是一种挖掘数据规律的思维能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。对比分为： (1)横向对比：同一层级不同对象比较，如江苏不同市茅台销售情况。
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2023-08-26 16:30:47
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本文分别从五个角度进行阐述，首先是SPSSAU自动出图角度，SPSSAU作图思路角度（X和Y的角度），可视化图如何正确使用，以及一部分特殊统计图如何处理和SPSSAU图形样式调整等。 第一部分 SPSSAU分析自动出图 在进行数据分析时，比如频数分析，想了解男女的分布比例，此时直接进行分析SPSSAU默认会生成对应的图，方差分析，T检验，交叉
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2020-04-13 14:57:00
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## 数据分析思维分析方法和业务知识
数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，通过对数据的分析可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在的商机，优化业务流程等。数据分析思维和业务知识结合起来，能够更好地帮助我们理解数据背后的故事，并为业务发展提供有力支持。
### 数据分析思维
数据分析思维是指在处理数据时所需具备的思考方式和方法。在进行数据分析时，我们需要通过一系列步骤来解决问题，包括数据收集
莫瑞亚精益画布(1)问题解读：人们都知道“问题存在”，可你真正找它了吗？列出1至3个最需要解决的问题，列出现在的解决方法相关指标：调查对象中具有该需求的人数，知道自己具有该需求的人数(2)客户群体分类解读：你的目标市场是什么？如何把信息定向传达给特定群体？列出你的目标客户和用户，列出理想客户的特点相关指标：在该群体中找到潜在客户的难易程度，独特的搜索关键字，从特定源头导入的精准渠道流量
数据分析思维的核心为六个字——对比、细分、溯源，也即数据分析的三板斧，也是数据实践的有效支撑。本文详细讲解对比对数据的要求、数据细分的维度与数据溯源的注意事项等重点知识。
原创
2022-03-12 13:37:25
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