数据分析思维九段路线图
作者：Data Vista数据分析主要有哪些思维？学习的路线是怎么样的？
为了提供一个简单的方向指引，让数据分思维析的学习过程更加有趣，我做了一幅数据分析思维九段路线图，你可以把学习的过程当作一种游戏，享受段位升级的乐趣。
在段位升级的过程中，如果你理解起来感觉比较吃力，那么应该沉下心来，认真地先把基础打好，积累更多的数据分析经验。
在段位升级的过程中，如果你理解起来感觉比较吃力，那么应该沉下心来，认真地先把基础打好，积累更多的数据分析经验。
1. 初段：目标思维
做数据分析，首先要一定明确目标，以终为始。 只有明确目标，才不会迷失方向，就像导航软件，如果没有设置目的地，那么它是没法告诉你路线图的。 目标思维主要体现在以下 3 个方面： （1）正确地定义问题 比如说，小明听了煎饼大妈月入 3 万的故事，心里就想：为什么煎饼大妈月入 3 万？ 这个问题的定义，应该是关注「月入 3 万」，而不是「煎饼大妈」。 也就是说，小明想的应该是「如何实现月入 3 万」，而不是「如何变成煎饼大妈」。 （2）合理地分解问题 比如说，煎饼大妈如何实现月收入 3 万？ 这是一个比较大的问题，可以进行细分，因为收入等于订单数乘以客单价，所以把这个问题细分为两个小问题： a. 如何实现一个月卖 5000 个煎饼？ b. 如何实现平均每个煎饼卖 6 块钱？ （3）抓住关键的问题 在不同的发展阶段，关键问题是不一样的。 比如说，对煎饼大妈来讲，刚开始做的时候，关键问题是：如何选择人流量大的好地段？ 当选好地段之后，关键问题就变成：如何提高路人来购买的概率？如何提高客单价？如何提高重复购买率？ 总之，数据分析的目标，就好比枪上的瞄准器，如果没有瞄准器，枪照样可以打，但是有了瞄准器，枪才可以打的更准。2. 二段：对比思维
有人说：没有对比，就没有伤害。在数据分析中，没有对比，就没有结论。 比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了 30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了 70 分，这次怎么就考得这么差？你看你的同班同学，这次都考 80 分以上。” 常见的对比思维有以下 5 种： （1）跟目标对比 （2）跟上个月比 （3）跟去年同比 （4）分渠道对比 （5）跟同类对比 数据分析的过程，就是在明确目标之后，通过对比等思维，找到问题的原因，得出分析的结论，提出可行的建议，从而起到帮助决策和指导行动的作用。
3. 三段：细分思维
有人说：不自由，毋宁死。在数据分析中，细分是数据分析的灵魂，无细分，毋宁死。 比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了 30 分，从而拉低了整体的成绩。 常见的细分方法有以下 5 种： （1）按时间细分 （2）按空间细分 （3）按过程细分 （4）按公式细分 （5）按模型细分 在运用细分思维解决问题的过程中，要做到有的放矢，围绕数据分析的目标，找到合适的方法，不要像无头苍蝇一样到处乱撞。 当发现数据异常时，尝试从不同的维度进行细分，这样既能锻炼你的数据分析思维，又能加深你对业务的理解。
4. 四段：溯源思维
做数据分析的时候，要多问几个为什么，追根溯源，在数据源寻找可能隐藏的逻辑关系和解决方案。 比如说，小明把自己每天的行动数据，都用 Excel 详细记录下来，其中包括每一时段的情绪数据。小明做复盘总结的时候，发现有一天情绪数据特别低，然后连续问了几个为什么： （1）为什么这一天情绪数据特别低？ 因为那一天小明上当受骗了。 （2）为什么会上当受骗？ 因为骗子用生命安全来吓小明。 （3）为什么骗子能吓到小明？ 因为小明担心自己的生命安全。 （4）为什么小明会担心生命安全？ 因为求生是人类的本能反应。 （5）为什么人会有求生的本能？ 因为人的大脑分为：年代久远的本能脑、相对古老的情绪脑和非常年轻的理智脑。 理智脑对大脑的控制能力很弱，大部分决策往往源于本能和情绪，而非理智。 到这一步，小明找到了自己上当受骗的根本原因，在于自己当时没有控制好自己的大脑，所以失去理智。 针对这个问题，小明运用「控制两分法」，并在脑海中反复进行演练，然后在实践中进行校正，实现与情绪的和平共处，从而更加理智地面对纷繁复杂的世界。 如果你经常运用溯源思维，就能提升数据的敏感度，并加深对业务的理解。5. 五段：相关思维
相关思维，就是寻找变量之间相互关联的程度。 比如说，有一家超市的数据分析师发现，跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒，啤酒和尿布有什么关联呢？ 采访小明的爸爸，他说自己下班后，给小明的妹妹买尿布的同时，也会购买自己喜欢喝的啤酒。 如果一个变量改变的时候，另一个变量也朝着相同的方向发生变化，那么我们就说这两个变量之间存在正相关性。 运用相关思维，通常包括以下 3 个步骤： （1）收集相关数据 （2）绘制散点图形 （3）计算相关系数 需要注意的是，相关不等于因果。即使两个变量之间相关，也不代表其中一个变量的改变，是由另一个变量的变化引起的。 比如说，国家的诺贝尔奖数量，与巧克力消费量之间呈现正相关关系，但这并不是说，多吃巧克力有助于获得更多的诺贝尔奖。 一种合理的解释是，诺贝尔奖的数量与巧克力的消费量，很可能都是由其他变量导致的，例如国民的受教育程度和富裕程度。
6. 六段：假设思维
胡适先生说过：大胆假设，小心求证。这句话非常适合用在数据分析领域。 大胆假设，就是要打破既有观念的束缚，挣破旧有思想的牢笼，大胆创新，对未解决的问题提出新的假设。 小心求证，就是基于上面的假设，用一种严谨务实的态度，寻找真相，不能有半点马虎。 比如说，有一天小明去买水果，跟卖水果的阿姨说： “阿姨，你这桔子甜不甜？” 阿姨：“甜啊，不信你试试。” 小明：“好，那我试一个。” 小明剥开一个桔子，尝了一口说： “嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤。” 运用假设思维，通常包括以下 3 个步骤： （1）提出假设 （2）统计检验 （3）做出判断 大胆假设并非绝对可靠，但是通过小心求证，我们可以更好地认识世界上的许多现象，从而得出更有价值的分析结论。