数据分析：
业务思维 > 数据能力 > 工具技巧
三种核心思维：
结构化：
将论点归纳和整理
将论点递进和总结
将论点完善和补充
结构化的思路：核心论点、结构拆解、MECE、验证
公式化：
上下互为计算
左右呈关联
一切结构皆可量化
最小不可分割
为何要公式化？ 结构化是分析的思维，但它不够数据，而且难免有发散的缺点。
业务化：
换位思考
多和业务方沟通
本身参与到业务中去
结构化思考，公式化拆解，获得最终的分析论点其实是现象，数据是某个结果的体现，但不代表原因。
结构化思维———>机构化数据———>结构化业务数据
捋顺思路 数据化 落地、贴合业务
七种思维技巧：
象限法：
核心：策略驱动
应用：范围广，战略、产品、市场等分析
优点：直观清晰，人工划分，划分结果直接应用于策略
须知：划分方法（中位数、平均数、经验等）
多维法：
核心：精细驱动
应用：都可用
优点：处理大数据量，维度丰富且复杂数据有较好的效果
须知：对于不同维度交叉分析时，注意辛普森悖论，方法：钻取
假设法：
核心：启发思考驱动
应用：假设——验证——判断
优点：当没有可用数据分析时，以假设先行的方式进行推断，是一个论证过程
须知：一切都可假设（前提、概率、比例等都可以）
指数法：
通过将数据加工成指数，达到聚集的目的
方法：线性加权、反比例、log
核心：目标驱动
应用：与假设法区别，假设法：缺乏有效数据。 指数法：将无法利用的数据将其加工成可利用的。
优点：目标驱动，直观，简洁，有效
须知：无统一标准，依赖经验
二八法：
核心：只抓重点
应用：所有领域
优点：与业务紧密相关、与KPI紧密相关，性价比高
须知：依旧不能放弃全局
对比法：
竞争对比、类别对比、特征和属性对比、时间同比和环比、转化对比、前后变化对比等
核心：挖掘数据规律
应用：一次合格的分析，需要N次对比
优点：发现很多数据间规律，可与其他技巧相结合
须知：同二八法
漏斗法：
核心：流程化思考
应用：涉及到变化和流程都能用
优点：与其他分析思维结合
须知：单一的转化率没有用
如何锻炼自身的数据思维？
好奇心
生活随处可分析
