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八种数据分析思维:对比、细分、溯源、相关……

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八种数据分析思维:对比、细分、溯源、相关……
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应该更加注重数据分析思维的培养,那么数据分析的思维主要有哪些呢?我总结了8 种数据分析的思维,并用一些小故事进行举例说明。

作者:林骥

来源:微信公众号:“林骥(ID:linjiwx)


 

1. 对比思维

在我们日常的工作和生活中,对比思维其实是随处可见的。

比如说,小明某次期末考试的成绩不好,英语只得了 30 分,小明的妈妈对他说:“你上次考试英语考了 70 分,这次怎么就考得这么差?你看你的同班同学,这次都考 80 分以上。”

从这个例子中可以看出:对比通常有两个方向,一个纵向,是指不同时间的对比,比如用小明上次考试的成绩与这次进行对比。一个是横向,是指与同类相比,比如拿小明的同班同学进行对比。

2. 细分思维

细分可以说无处不在,大到宇宙可以细分,小到原子核也可以细分。人生的大目标可以细分,某次小考试的成绩也可以细分。

比如说:小明某次考试的总成绩不好,细分一看,发现其他科目的成绩都不错,只有英语成绩特别差,只得了 30 分,从而拉低了整体的成绩。

这个例子就是把整体考试成绩细分为具体的科目。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

有时候,即使运用了对比思维和细分思维,依然分析不出来结论,怎么办?

此时可以试试溯源思维,追溯数据源的详细记录,然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系,或许会有意外的洞察。

比如说,小明的妈妈通过对比思维,知道了小明的考试成绩不好,通过细分思维,也知道他是英语没考好。但是,依然不知道他当时为什么会没考好。

通过跟小明谈心,详细了解他当时考试的详细情况,发现他当时肚子不舒服,无法集中精力答题,导致很多本来会做的题目都做错了。

谈心之后,小明的妈妈对他表示理解,从此更加关心小明的身体状况,他们之间的感情加深了,小明的成绩也变得越来越好了。

如果不断用溯源思维去分析,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

在大数据时代,核心就是相关思维,这种思维是建立在相关分析的基础上。

啤酒与尿布的故事,是一个相关分析的经典案例。

这个故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,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」背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:美国的太太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。

在大多数情况下,一旦我们完成了相关分析,而又不再满足于仅仅知道「是什么」的时候,我们就会继续向更深层次的方向,去研究因果关系,找出背后的「为什么」。

5. 假设思维

当我们还没有足够的数据和证据来证明某件事的时候,我们可以先大胆假设,然后再小心求证,验证假设是否成立。

比如,有一天,小明去买水果,跟买水果的阿姨之间有一段对话——

小明:“阿姨,你这桔子甜不甜?”

阿姨:“甜啊,不信你试试。”

小明:“好,那我试一个。”

小明剥开一个桔子,尝了一口:“嗯,不错,确实挺甜的,给我称两斤。”

这个故事只是一个简单的类比,不必深究细节。

从中可以看出假设检验的基本思维过程,首先,小明提出假设:桔子是甜的;其次,随机抽取一个样本;然后,检验是否真甜;最后,作出判断,确认桔子是真的甜,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,在这里我们就不展开去讲那些专业术语了。

6. 逆向思维

有时候,我们需要打破常规的思维模式,从相反的方向来思考问题。我们接着讲小明的故事。

有一次,小明去买西红柿,跟阿姨之间又有一段对话——

小明:“阿姨,你这西红柿多少钱一斤?”

阿姨:“两块五。”

小明挑了3 个放到秤盘:“阿姨,帮我称一下。”

阿姨:“一斤半,3 块 7 毛。”

小明去掉其中最大的西红柿:“做汤不用那么多。”

摊主:“一斤二两,3 块。”

小明拿起刚刚去掉的那个最大的西红柿,付了7毛钱,扭头就走了,让阿姨自讨苦吃……

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

演绎思维的方向是由一般到个别,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「三段论」,由大前提、小前提、结论三部分组成。

以物理学上一个常识为例:

大前提:金属能导电。

小前提:铜是金属。

结论:铜能导电。

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(铜是金属),结论是将特殊场合归到一般原理之下得出的新知识(铜能导电)。

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,铁能导电,……

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,充分运用好这些思维,无论是工作,还是生活,相信都能够创造出更多的价值。

以上,希望能够对你有所启发。

 

作者:林骥

来源:微信公众号:“林骥(ID:linjiwx)

本文由@林骥 授权发布于运营派,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash, 基于CC0协议

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