数据分析思维-分析方法（基础）

数据分析的基础方法概念理解，其关键在于在业务中锻炼数据分析思维。（将以下基础方法带有好奇心的应用在生活中练习数据分析思维 ）

例如：经典的啤酒与尿布（分析一个爸爸去超市买东西的行为，将尿布和啤酒放在一起）

例如：分析夜市上100家店那些营业高、利润 经营类型 等等

主要是养成数据分析的思维，可应用工作、生活日常的方方面面。

1.象限法:包括二维平面，也包括三维立体。（直观清晰、但缺少量化）。

例如：产品的上限价值-------产品的价值流失

2.多维法：看问题的角度/维度，一般包括钻取（例如：从中国里头提取不同的省、区数据，往下钻即是低层次探索，往上即是上卷）、上卷、切片、切块（例如将一个面切割开分析）、旋转等方法。

3.假设法：启发思考驱动的思维。（当没有直观数据或者线索能分析时采用该方法去论证过程）。

4.指数法：将各种数据进行计算后得到一个指数。包括线性加权、反比例、log法。（一种目标驱动的思维），该方法一旦设立目标指数，不易频繁变动。

例如：中国今年的经济指标如何？产品竞争对手表现的如何？

5.二八法：数据中，20%的变量将直接产生80%的效果，数据分析更应该围绕这20%做文章。

例如：一个音乐网站、媒体平台其关键资源都集中在头部位置。

该方法的核心是：一种只抓重点的思维。优点是效率高，应用广，但数据分析存在长尾效应，依旧不能放弃全局，放弃那80%，否则会让思路变得狭隘。

6.对比法：一种挖掘数据规律的思考方式。（例如多维对比、现象对比、假设对比）

对比更多是一种习惯，是一种数据分析的牛角尖，一次合格分析，一定要用到n次对比。

7.漏斗法：一种流程化思考方式，一般适用于过程比较长变化多的场景。

例如：10个用户访问淘宝------7个点进某商品------5个放进购物车------2个进行了付款。逐一筛漏的过程分析。