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数据分析的思维技巧
七种方法1，象限法：分群法经常使用2，多维法：数据量越大越好，多维度，辛普森悖论转取：drill-down；上卷：roll-up 切片：slice； 切换：dice ； 旋转：pivot3，假设法：严谨的，带有方向性的思维 ，启发思考驱动，4，指数法：解决衡量的问题，制定一个目标 线性加权、反比例法5，二八法：20%占重要位置...
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数据化思维——业务化
流程化和公式化，似乎能解决大部分的问题？但实际上只完成了80%，剩下的20%需要通过业务思维来解决。举例，如何预估上海地区的贡献单车投放量业务化就是深入理解业务，接地气，比如是否考虑了投放单车的损耗？1，有没有从业务方的角度思考2，真的分析出原因了吗？3，能不能将分析结果落地？多和业务方沟通多从业务方角度...
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数据化思维——公式化
结构化是分析的思维，但是缺乏数据来证实，而且还有过度发散的缺点。公式化思维就是将一切进行量化，并且能够计算。最小不可分割的原则，最小的单元可以数据化根据业务情况和逻辑，列出公式进行分析，逐步挖掘所需要和可以得到的数据
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数据分析的结构化思维
结构化：有序，逻辑清晰结构化思维来源于麦肯锡的金字塔思维，自上而下进行梳理。结构化最核心的就是思维导图，所以需要掌握思维导图的技能，结构化思维一定要借助思维导图工具，因为人的思维是线性的
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为什么数据分析思维重要？
不知道问题是否发生？不知道问题在哪里？不知道为什么？不确定执行结果？不确定分析对不对？——————>形成了一个黑匣子，原因就是数据分析思维的缺失！what——三种核心思维why——数据分析的思维技巧how——如何在业务时间锻炼分析能力