数据分析思维技巧
一、 象限法：策略驱动思维，人工划分出象限，象限的横纵轴既为策略，划分可为中位数，平均数或者经验
二、 多维法：细分唯独，钻取（drill-down）防止被平均
三、 假设法：没有数据的情况下，的分析办法。证明一个拿不到数据的问题。预测结果
启发式思考驱动思维 思考方式假设验证判断
优点：没有直观的数据或者线索分析时，以假设现行的方式进行判断，一个论证的过程，不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要能自圆其说
四、 指数法：有数据，单不知道怎么用，就是因为缺乏了一个有效性的方向。这个方向可以成为目标指数，通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的，依赖于经验
1. 线性加强
2. 反比例：忠诚度 1-1/k 12次以后数据在增加，数值变化不大，反比例函数起到了收敛效果。
3. Log：2个数据线性加权，但是量纲相差太大，将大数据log化为小数据，收敛数据
五、 二八法：抓核心法——kpi——能考虑全局还是要考虑全局
六、 对比法：防止孤证，一种挖掘数据规律的思考方式，更多是左红习惯，是数据分析的牛角尖。
七、 漏斗法：流程化的思考方式，要与其他方法结合才有用，单一的数据没有用，横向对比
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点， 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台，并不用于任何商业目的，如果有任何问题，请及时联系我们，我们将根据著作权人的要求，立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。