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标题: 分析数据没有思路？5个方法快速提高数据分析思维！ [打印本页]
作者: puffs    时间: 2024-7-5 18:27
标题: 分析数据没有思路？5个方法快速提高数据分析思维！
数据分析思维即通过各种方法收集用户的数据，了解用户需求，然后改进你的个人决策，不断迭代。
对于数据分析师来说，刚开始肯定是能做一些有趣的分析，但是长期做数据分析工作，想法总会枯竭，寻找分析思路就变得异常痛苦。

可以这么说，分析思路直接奠定了数据分析结论的准确性和实用性。因此，懂得如何寻找数据分析思路是每个数据分析师必须具备的能力。

面对一个业务场景，我们如何能够寻找到正确的数据分析思路呢？
在我看来，所谓正确的分析思路，本质上就是站在一定高度的业务思维逻辑，因此数据分析思路更多考量的还是一名数据分析师对业务的理解和眼界。

提升分析思路的5个方法
今天给大家分享一些可以提升自己分析思路的5个方法，希望能给你们带来帮助。
由浅至深分成4项：角色扮演、业务指标、现成模型、维度分析

1、角色扮演

这个方法就是尝试把自己“扮演”成公司不同的角色，站在他人的视角上来寻找有哪些需要进行数据分析的点。用这种方式能够找到的数据分析思路往往是对方最需要的，自然也就具有更高的价值。

    比如，你可以把自己扮演成公司的销售、投资人、运营、财务、客户、供应商等，站在这些视角寻找有哪些有帮助的分析思路。

之前我在一家公司，把自己放在销售的角色上，发现公司对于潜在客户的收集和分析非常缺失，这样就影响了整个公司的销售效果。于是从这个角度出发，专门去相关网站爬取数据，通过地域、规模、员工人数等方面去分析，找出最有可能购买我们服务的潜在客户。最后这个分析结果得到销售团队的极度认可，提升了公司销售业绩。

用这种方法做角色扮演的时候大家一定要尽量贴近角色的日常生活，只有这样才能发现最有价值的分析思路。

2、业务指标

这个是非常常见的分析方法。

比如公司这个月的销售指标下降了，那么你就着手去分析指标下降的原因；同样，如果指标上升了，也去分析原因。一个公司的指标往往比较标准，比如利润率，销售额，客户增长等等。所以这样的方法比较通用，也比较简单。

在分析指标时有一点一定要注意，就是除了分析出原因外，还有就是要给出解决方案。

比如分析发现客户数近期有下降，那么除了给出原因外，还要给出增加客户数的方法以及这些方法背后的数据模型推理，形成一个完整的故事。

3、运用一些现成的模型

大家想好方向之后会遇到一个问题，那就是到底应该从几个维度用什么样子的模型来做分析呢？

这个时候就体现一名数据分析师的基本功了。其实数据模型中包含了很多对于基础数据分析的思路，这些思路虽然比较单一，但哪个出彩的思路不是由单一的组合而成呢？

除了熟悉模型外，熟练的掌握数据分析的工具也能很大的帮助数据分析的验证。数据分析思路是需要打磨的，特别是刚刚产出的分析思路更需要通过数据去验证和调整。这个时候一个方便快速的数据分析工具会起到很重要的作用。

下面就给大家分享一个具体的数据分析思维方法。

4、维度分析法

我们先了解一下维度分析法：维度是描述对象的参数，在具体分析中，我们可以把它认为是分析事物的角度。

销量是一种角度、活跃率是一种角度，时间也是一种角度，所以它们都能算维度。

当我们有了维度后，就能够通过不同的维度组合，形成数据模型。数据模型不是一个高深的概念，它就是一个数据立方体。

上图就是三个维度组成的数据模型／数据立方体。

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