What：如何锻炼数据分析思维，三种思维。
1、结构化：参考麦肯锡金字塔模型。四个重要因素：首先提取核心论点，论点可以是问题、原因、预测、假设；其次为结构拆分，自顶而下，层层相连环扣，不断进行拆分论点。第三MECE原则，每个论点（结构）应该是互相独立，完全穷尽，尽可能剖析所有可能性的原因。最后进行验证。
2、公式化：通过加减乘除、指数法等运算方法将一切事物可量化，变为可用数据衡量的指标。重要的原则：在结构的基础上，进行公式化，上下互为计算，左右呈关联，直至最小不可分割。
3、业务化：好的数据分析应贴合业务进行分析，只有结合业务分析数据才能达到最大、最高效的目的。
How：怎样进行数据分析，七种思维分析技巧。
1、象限法。是一种策略驱动的思维，使用范围广，直观、清晰明了。将分析的因素分为几个维度，按照维度指标的大小对用户进行分群并进行相关分析。如：将客户流失与价值两个维度，则可划分四个人群：高流失高价值、高流失低价值、低流失高价值、低流失低价值。另一个例子：RMF模型。
2、多维法。一种精细驱动的思维，适用于大数据量，精分维度，需要注意辛普森悖论，规避的方法：钻取、旋转、前片等。多维度的思维分析数据，建立数据立方体模型，划分多个维度。统计诸多属性如用户统计维度：性别、年龄；用户行为：注册用户、用户偏好、流失、兴趣；消费行为：消费金额、频率、水平；商品行为：商品品类、品牌、属性。
3、假设法。属于启发性思考的思维，适用在没有数据分情况下，通过其他变量与假设条件下间接进行反推。如：由假设结果，分析过程，再导向到原因。
4、指数法。一种目标驱动的胃。用于衡量、制定一个问题的标准。主要通过三种方法：线性加权，对因素按照重要程度进行赋权值。反比例法，将数据收敛于（0，1）的区间。如：计算用户忠诚度。log函数法：通过log底数字对数据进行不同程度的收敛。如文章的热度常用公式：log（uv+5*c,2)+(time-init)/10。也可以通过不同方法进行组合，进行对数据进行运算得出一个衡量值。
5、二八法。一种重点驱动的思维，抓住核心指标，与业务紧密相关。可参照二八法则、帕累托图，20%的变量产生了80%的效果，因此可重点研究20%有效数据之上。
6、对比法。挖掘数据规律的思考方式。通过n次对比，进行分析，发现数据间的规律。对比参照物：竞争对手的对比、不同类别的对比、特征和属性的对比、时间同比环比、转化对比、前后对比等。
7、漏斗法。流程化的思考方式。无法单一存在的方法，需要结合其他方法进行分析。
带着好奇心去探索数据，多思考、多总结。
