数据分析中的10种思维方法
麦肯锡方法十种高效思考方式
只要你稍微刨根问底一点，人们总会有一些看法。问一些关键性的问题，你会对 他们所知道的东西感到吃惊。把这些看法与那些你受过教育之后产生的猜想结合 起来，你就可以很容易地沿着解决问题的道路前进。
THE END
谢谢观看。
01 基于利润数据的80/20法则
80% 总结果的80%是由总消 耗时间中的20%所形成 20% 收集数据，制表分类 研究规律，加以利用
02 别试图分析所有事情
需要 有所选择
列出 优先顺序
足够 当即停止
要更明智的工作， 而不是更辛苦的工作。
跟你相关的问题太多了，你也 可以做出很多分析，但对于其 中大多数数据和分析要忽略。
06 每天制一个图表
记录要点
记入表格
在解决问题的过程中，每天你都会了解到一些新的东西。 把它记下来，这有助于深化你的思维。
07 一次只做一件事
你不可能事必躬亲。 如果有一次，你设法做到了每一件事， 就会让周围的人对你产生不切实际的期望。 假如没能满足这些期望，很难重获信任。
08 关注重视大画面
工作 效率
思考 方式
《麦肯锡方法》
十种高效思考方式
作者 Ethan M.Rasiel
1.基于利润数据的80/20法则 2.别试图分析所有事情 3.发现关键驱动因素 4.30秒电梯理论 5.先摘好摘的果实 6.每天制一个图表 7.一次只做一件事 8.关注重视大画面 9.坦诚以对，如实相告 10.不接受“我没有什么概念”
从大画面思考 注重优先顺序
退后一步，琢磨自己要想达到的目标， 然后看一看正在干的事情， 再问问自己“这真的要紧吗？”
09 坦诚以对，如实相告
对客户
对团队
对自己
职业道德的一个重要方面就是诚实 诚实当然包括自己找不到线索时要承认
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
统计师如何进行数据分析的创新思维
统计师如何进行数据分析的创新思维数据分析是统计师在其职业生涯中最重要的任务之一。
通过运用创新思维，统计师可以更好地理解数据、提取关键信息并做出准确的预测和决策。
本文将探讨统计师如何运用创新思维进行数据分析，从而帮助他们在这个竞争激烈的领域中取得成功。
一、培养多元化的思维方式创新思维意味着不拘泥于传统的数据分析方法，而是采用一种更开放和多元的思考方式。
统计师应该鼓励自己在数据分析过程中灵活运用各种不同的思维模式，包括系统性思维、设计思维、关联思维等。
通过这种多元化的思维方式，统计师能够发现数据背后的更深层次的关联和模式。
二、善于提问和质疑在数据分析中，提问是一种触发思考和创新的重要方式。
统计师应该不断质疑问题的假设并寻找不同的解释和答案。
他们需要挖掘数据中的隐藏信息，并提出合理的假设来解释这些信息。
通过不断提问和质疑，统计师能够发现隐藏的趋势和机会，从而做出更准确和有针对性的数据分析。
三、融合多领域知识创新思维要求统计师能够将多领域的知识融合到数据分析中。
他们应该不断拓宽自己的知识领域，包括经济学、金融学、心理学等。
这些不同领域的知识可以帮助统计师更好地理解数据，并提供更有创意和深度的分析方法。
四、利用技术工具和方法随着技术的进步，统计师也应该善于利用各种数据分析工具和方法。
他们可以运用机器学习算法、数据挖掘技术、人工智能等先进技术来加速和优化数据分析过程。
同时，统计师还要关注最新的数据可视化工具和方法，以便能够将分析结果更清晰地呈现给相关人员。
五、开展团队合作和交流在数据分析中，团队合作和交流是创新思维的重要支撑。
统计师应该与其他专业人员（如工程师、市场营销人员等）建立紧密的合作关系，共同探索和分析数据。
通过团队的合作和交流，统计师可以得到不同领域的观点和见解，并通过交流来推动彼此的思维和创新。
结论统计师在进行数据分析时，应该运用创新思维来提升其分析能力和产出结果的质量。
他们需要培养多元化的思维方式，善于提问和质疑，融合多领域知识，利用技术工具和方法，以及开展团队合作和交流。
创新数据分析利用数据驱动的思维方法
创新数据分析利用数据驱动的思维方法数据是当今信息时代的核心资源，而数据分析则是利用这些数据来获取有价值的洞察和决策支持的关键方法。
随着大数据和人工智能的发展，传统的数据分析方法已经无法满足日益增长的数据处理需求，因此，创新数据分析利用数据驱动的思维方法成为了企业和研究机构关注的焦点。
一、数据驱动的思维方法数据驱动的思维方法是指基于大数据和数据分析的科学方法，通过对数据的深度挖掘和分析，发现其中的规律和趋势，从而指导决策和行动。
与传统的经验驱动和直觉驱动的决策方法不同，数据驱动的思维方法更加客观、准确，可以帮助机构和企业更好地应对市场的挑战和机遇。
二、创新数据分析方法1.智能算法驱动的数据分析随着人工智能技术的发展，智能算法在数据分析领域发挥着越来越重要的作用。
基于机器学习和深度学习的智能算法，可以自动识别数据中的规律和趋势，发现隐藏在大数据背后的洞察，并且不断优化和改进分析模型，提高数据分析的准确性和效率。
2.可视化数据分析工具可视化数据分析工具能够将抽象的数据信息通过图表、地图等形式直观地展现出来，让人们能够一目了然地发现数据之间的联系和规律。
同时，这种创新的数据分析方法也为数据科学家和决策者提供了更加直观和便捷的数据分析工具，帮助他们更好地理解数据，并快速做出决策。
3.跨领域数据分析在今天的信息社会，大量的数据不再局限于某一个行业或领域，而是涉及到多个领域和行业，因此，跨领域数据分析成为了一种创新的分析方法。
跨领域数据分析能够整合不同领域的数据信息，发现数据之间的内在联系和潜在价值，为企业创新和决策提供多维度的数据支持。
三、创新数据分析在实践中的应用1.商业决策支持创新数据分析方法可以帮助企业挖掘顾客偏好、市场趋势和竞争对手动态，帮助企业制定更准确的市场营销策略、产品研发计划和供应链管理方案，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
2.智慧城市建设在城市管理和规划中，创新数据分析方法可以帮助城市管理者更好地了解交通流量、环境污染、人口密度等城市运行数据，指导城市建设和规划，提高城市的智慧化程度和居民生活质量。
最有用的17个数学思维方法
最有用的17个数学思维方法数学思维方法是指在解决数学问题时使用的特定思考模式或技巧。
这些方法旨在帮助学生建立更好的数学思维能力，并提高解决问题的效率。
在本文中，我们将介绍最有用的17个数学思维方法，希望对读者们的数学学习和问题解决有所帮助。
1.抽象思维：抽象思维是一种将问题简化并提炼出其核心要素的能力。
通过抽象思维，学生可以将复杂的数学问题转化为更易于理解和解决的形式。
2.结构思维：结构思维是一种将问题分解为更小的部分并理解其组织结构的能力。
通过分析数学问题的结构，学生可以更好地理解问题的本质和关键因素。
3.逆向思维：逆向思维是一种从已知结果倒推推理的能力。
通过逆向思维，学生可以从问题的解决方案出发，推导出问题的不同可能情况或解决路径。
4.推理推导：推理推导是一种基于逻辑推理和数学原理来解决问题的能力。
通过推理推导，学生可以从已知条件出发，得出结论或解决问题。
5.数组思维：数组思维是指将问题中的数值或变量组织成数组或矩阵的能力。
通过数组思维，学生可以更好地理解数学问题的结构和关系，从而更容易解决问题。
6.模式发现：模式发现是一种寻找数学问题中重复或规律性的能力。
通过模式发现，学生可以发现数学问题的规律并应用到其他类似的问题中。
7.反证法：反证法是一种通过假设问题的对立面来证明问题的方法。
通过反证法，学生可以验证问题的正确性或找到问题的反例。
8.数学词汇：数学词汇是指理解和运用数学术语的能力。
通过学习和理解数学词汇，学生可以更好地理解数学问题的描述和条件。
9.分析思考：分析思考是一种对问题进行深入分析并寻找问题本质的能力。
通过分析思考，学生可以更好地理解问题的关键因素和解决路径。
10.直觉思考：直觉思考是一种凭直觉进行问题分析和解决的能力。
通过直觉思考，学生可以更快地找到问题的解决方案。
11.数学符号：数学符号是数学表达和计算的基础。
通过学习和运用数学符号，学生可以更准确地表达数学问题和推导过程。
数据分析师必懂的十种分析思维
数据分析师必懂的十种分析思维一、逻辑思维逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的关系。
实际上也就是指：你需要那些数据?如何获得这些数据?数据之间的关系如何?二、向上思维在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？也许向上思维能让你更明白方向。
该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。
三、下切思维数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。
此时关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。
也就是说那些数据需要分解分析？这也如同显微镜原理四、求同思维当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。
关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。
实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题？是否有规律可行？五、求异思维每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方。
这就需要对实际情况的了解，对日常情况的积累，对个体情况的了解，对个体主观因素的分析。
正如：你了解你的下属员工吗？如何帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
六、抽离思维当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己的价值，同时深受情绪困扰。
这时，你用用抽离思维更加能够帮助到你。
关键是要用多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发散性思维。
比如说：你的学习能力和方法有效吗？七、联合思维很多销售数据，需要我们能站在当事人的角度去思考和分析，这样你才会理解人、事、物。
大数据的思维方式(一)
大数据的思维方式（一）引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和组织决策中不可或缺的重要元素。
大数据的思维方式则是指我们在面对大规模、多样化的数据时，所需要具备的一种思维模式和技能。
本文将从五个大点来阐述大数据的思维方式，并探讨其在决策和创新中的应用。
正文：一、数据意识1. 理解数据的价值：认识数据对企业发展的重要性，了解数据可以带来的商业价值。
2. 掌握数据采集和分析技术：学习数据采集、存储和处理的方法和工具，提高数据处理能力。
3. 建立数据驱动的决策机制：倡导以数据为基础做出决策，降低主观臆断的风险。
二、跨领域思维1. 学习多个领域的知识：拓宽视野，还可以从其他领域中借鉴经验和方法论。
2. 带着问题来思考：以问题驱动的思维方式，利用不同领域的知识来解决实际问题。
3. 发掘数据中的潜在联系：对多个领域的知识进行连接和整合，挖掘出新的洞察和发现。
三、统计分析能力1. 学习基本统计学原理：了解统计学的基本概念和方法，掌握常用的统计分析技巧。
2. 掌握数据可视化技术：通过图表和可视化工具将数据转化为更直观的形式，便于分析和传达。
3. 进行数据模型建立和预测：利用统计学和机器学习的方法，对数据进行建模和预测，提供决策支持。
四、创新思维1. 提倡挑战常规和传统观念：打破固有的思维模式，敢于尝试和创新。
2. 鼓励多元化的想法：从多个角度思考问题，纳入不同的观点和意见。
3. 快速试错和迭代：以快速试错的方式进行创新实验，从中学习和不断改进。
五、团队协作1. 建立跨学科的团队：组建既懂领域知识又懂数据分析的团队，共同解决问题。
2. 推行数据共享和开放合作：鼓励团队成员之间分享数据和思路，促进协作和共同学习。
3. 培养有效沟通和解释能力：能够将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式向团队和决策者解释和传达。
总结：大数据的思维方式是在处理大规模、多样化的数据时所需要具备的思考方式和技能。
它要求我们具备数据意识、跨领域思维、统计分析能力、创新思维和团队协作能力。
数据分析的五大思维方式
数据分析的五大思维方式数据分析是一种有效的方法，用于提取和解释数据中的有用信息。
它涉及使用技术和工具来收集、整理、处理和解析数据，以便推导出有意义的结论和决策。
在进行数据分析时，采用正确的思维方式非常重要。
下面将介绍数据分析的五大思维方式。
1. 批判思维在进行数据分析时，批判思维至关重要。
这意味着要质疑和评估数据的来源、准确性和可靠性。
通过审查数据的质量和完整性，分析人员可以避免基于虚假或不准确数据做出错误的决策。
此外，批判思维还可以帮助分析人员提出更有针对性的问题，并考虑潜在的偏差或错误。
2. 创造性思维创造性思维对于数据分析同样至关重要。
数据分析不仅仅是解释和总结数据，而是要能够发现隐藏在数据中的模式和趋势。
通过创造性思维，分析人员可以探索不同的方法和角度来解释数据，并发现新的见解和机会。
创造性思维还可以帮助分析人员生成创新的解决方案和策略。
3. 系统性思维数据分析需要从整体的角度来考虑问题，而不仅仅是关注局部的细节。
系统性思维是一种将数据和信息组织和关联起来的方法。
通过系统性思维，分析人员可以了解不同因素之间的相互依赖关系，并评估它们对整体结果的影响。
通过将数据放置在一个更广泛的框架中来分析，分析人员可以识别和解释更深层次的因果关系。
4. 统计思维统计思维是数据分析过程中不可或缺的一种思维方式。
它涉及将数据转化为统计指标和度量，以进行比较和分析。
通过统计思维，分析人员可以对数据进行推断和概括，并使用统计方法来验证假设和模型。
统计思维还可以帮助分析人员识别数据中的模式和关联，并从中得出准确的结论。
5. 持续学习思维数据分析是一个不断发展和演变的领域。
持续学习思维是一种积极主动地追求新知识和技能的思维方式。
在数据分析中，新的技术和工具不断涌现，新的方法和模型不断进展。
通过持续学习思维，分析人员可以保持对行业趋势和最新发展的了解，并不断提高自己的技能和能力。
持续学习思维还可以帮助分析人员适应不断变化的数据环境，并应对未来的挑战。
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一、逻辑思维： 三、下切思维： 五、求异思维： 七、联合思维： 九、接近思维： 二、向上思维： 四、求同思维： 六、抽离思维： 八、离开思维： 十、理解层次：
逻辑思维
逻辑思维：明白价值链，明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉，要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
联合思维
很多销售数据，需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析，这样你才会理解人、 事、物。 关键：了解当事人的情况，学会换位思考。 实际情况：你了解你周边的情，你发现你处在一个不太有 利的地位，那么，此时，你就要有离开思 维去替你想办法，离开困境 。 关键：学会自我调节，自我放松。 实际情况：遇到难解的结，你怎么办？
向上思维
在看完数据之后，要站在更高的角度去看 这些数据，站在更高的位置上，从更长远 的观点来看，从组织、公司的角度来看， 从更长的时间段（年、季度、月、周）来 看 ,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？ 也许向上思维能让你更明白方向。 关键:建立长远目标、全局观念、整体概念、 完整地分析数据，不做井底之蛙。
求异思维
每一个数据都有相似之处，同时，我们也 要看到他们不同的地方，特殊的地方 。 关键：对实际情况的了解，对日常情况的 积累，对个体情况的了解，对个体主观因 素的分析。 实际情况：你了解你的下属员工吗？如何 帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
抽离思维
当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你 往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节 并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己 的价值，同时深受情绪困扰。这时，你用用抽离 思维更加能够帮助到你。 关键：多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛 角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发 散性思维。 实际情况：你的学习能力和方法有效吗？
接近思维
怎样达成目标，实现销售增长，这时候你 需要接近思维来帮助你 。 关键：多接触你要解决的问题，花时间分 析，你要的是方案，不是问题。 实际情况：你在做选择题还是问答题？责 任点在哪？
理解层次
问题发现是第一步，要怎样分析问题，找 到真正的原因，那么熟练的运用理解层次 。 关键：你需要熟悉客观环境，员工的能力、 行为的规律、他需要什么？ 实际情况：你能够分析到哪一步？
学会看地图
下切思维
数据是一个过程的结果反映，怎样通过看 数据找到更多的原因隐藏在现象背后的真 相，需要我们下切思维，把事物切细了分 析，把过程拆分细了分析。 关键：知道数据的构成、分解数据的手段、 对分解后的数据的重要程度的了解。 实际情况：那些数据需要分解分析？ 显微镜原理
求同思维
当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异 的形态，然而我们却要在种种的表象背后， 找出其有共同规律的特点。 关键：找到共性的东西进行分析，要客观。 实际情况：现在的整体数据表现出什么问 题？是否有规律可行？