一，前言
思维缺失---造成“不知道，不确定“（问题发生没？问题在哪里？为什么？不确定对不对？不确定执行结果？不知道老板是否满意给不给加薪？。。。。）
要拥有三种核心思维：1.结构化
2.公式化
3.业务化
数据分析思维7大技巧：1.象限法 2.多维法 3.假设法 4.指数法 5.二八法则 6.对比法 7.漏斗法
在业务时间锻炼分析能力----好奇心
二，三种思维详细内容
1.结构化
重点：找出核心论点，将核心论点逐一分解，再去拆解到穷尽（金字塔塔顶到塔底部）
工具：单人作战----思维导图
团队作战----卡片式，头脑风暴
2.公式化- 一切都能量化
上下互为计算，左右互为关联，一切结构皆可量化，最小不可分割。
方法：+ ：不同类业务叠加可用加法
- ：减法常用来计算业务逻辑关系
×，÷：乘法和除法是各种比率和占比
将结构化思路（思维导图）转化成公式形式-----把不容易量化的指标转换成易量化指标，筛选出指标的重要程度。
3.业务化思维
判断分析是否贴合业务3问：有没有从业务角度思考？真的分析出原因了吗？能不能将分析结果落地？
分清现象和原因，现象~~并不是事情的真正原因，要找出真正原因
数据是某一结果的体现，但是并不代表原因，需要用业务思维再进行细究一层去挖掘
增加业务思维方法：贴近业务，换位思考
小结：结构化思维（捋顺思路）-----结构化数据（将其可数据化）------结构化业务数据（落地，贴合业务）
三，数据分析思维7大技巧详解
1.象限法：核心-----策略驱动
对于象限如何划分是不确定的，由本身的策略目标而定进行调正的，通常方式有平均数/中位数/固定的值等等。
2.多维法
可以统计出很多维度
可将其分高中低，属于大数据量的统计，对于丰富维度的统计
缺点：容易将综合统计后的数据结果掩盖细分结论内容
应对方法：细分，钻取
3.假设法
假设一个结论，考虑这个结论会带来的什么现象和情况发生去进行验证。
应用场景：通常在拿不到数据的情况下去假设一个结论进行反向推导
使用方法：假设结论，基于经验和自定义一些数值进行推断想要的结果。
4.指数法
应用场景：当有很多数据的时候，但是数据为开放式的不知道怎么去使用-----用指数来解决衡量的问题
应用方法：创造出一个指标进行比较
计算方法：1.线性加权----简单的相加或者相加乘权重计算
2.反比例法---y=1/x ，y=1-1/x ，y=k/x,k可以赋任何值 或 y=x/（x+1） 【公式目的是为将较大的数据进行收敛，将之间的差异变小】
之后，方法同上依据重要程度进行乘权重求和
3.log 法-----使用log函数让数字减小（同样起到较大值数据的收敛作用）然后赋权重进行相乘求和
5.二八法则-----只抓重点
数据中20%的变量将直接产生80%的效果，数据分析着重围绕这20%做文章。
持续关注TOPN的数据，是一个非常好的习惯，尤其在部分行业。
虽然指标很多但往往某些指标更有价值，二八法则不仅能分析数据，还能管理数据。
【数据分析思维不能放弃全局还是要结构化全局化一些比较好，否则容易思路变得狭隘】
6.对比法----一种挖掘数据规律的思考方式
一次合格的分析，一定要用到n次的对比。
竞争对手的对比，类别的对比，特征和属性的对比，时间同比环比，转化对比，前后变化对比等。
7.漏斗法-----单漏斗法是没有用的要和对比法结合进行分析
是一种流程化的思考方式，涉及到变化和流程的都能应用。
四，如何在业务时间锻炼数据分析思维
数据分析师必备能力----好奇心。
日常生活中随处即可分析，分析思维是一种习惯。
