面对数据异常 , 我们经常会出现“好像是A原因引起的?”“貌似和B原因也相关?”“有可能是C操作不当”的主观臆测 。
或者 , 拿到一个分析议题 , 分析“11月销售数据下降的原因” , 是先从产品层面 , 还是渠道层面着手的茫然无措 。
显然 , 这样的思维是乱的 。
做数据分析 , 首先你得具备看待一个事物的逻辑化思维 , 其次用数据去证明他 。
我们会经常听说两种推理模式 , 一种是归纳 , 一种是演绎 。 这是麦肯锡思维当中很经典的两个方法 , 工作中所有的问题 , 都可以用归纳或者演绎的形式进行拆分 , 我喜欢把这个过程称为“解构” 。
这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累 , 在此基础上快速定位业务问题 , 提升分析效率 。
1、 结构化思维归纳其实就是把复杂问题分解成多种单一因素的过程 , 并且将这些因素加以归纳和整理 , 使之条理化、纲领化 。 这个过程犹如抽丝剥茧 , 将一团乱麻理地条条顺顺 。
如何练习结构化思维 , 这其中会运用一个很重要工具 , 那就是金字塔模型 。
根据《金字塔原理》 , “任何事情都可以归纳出中心论点 , 由中心论点出发 , 可由三至七个论据支撑 , 每个一级论点可以衍生出其他的分论点 。 ”如此发散开来 , 就可以形成以下的金字塔结构思考方式 。但是在你还没有掌握这种结构化思维方式时 , 直接用这种思考方式是有一定难度的 。 这时候就可以采用金字塔原理中的MECE法则去思考结构 。 具体的操作方式是:
A. 尽可能列出所有思考的要点
B. 找出关系 , 进行分类 。
他的原则是论点之间相互独立 , 不重叠;论据穷尽划分 , 不遗漏 。
举个例子:
现在有一个线下销售的产品 。 我们发现8月的销售额度下降 , 和去年同比下降了20% 。 我想先观察时间趋势下的波动 , 看是突然暴跌还是逐渐下降 。 再按照不同地区的数据看一下差异 , 有没有地区性的因素影响 。 我也准备问几个销售员 , 看一下现在的市场环境怎么样 , 听说有几家竞争对手也缩水了 , 是不是这个原因 。用结构化思维梳理 , 就是:
用这种方式思考 , 能确保思考的点成体系 , 逻辑严谨 , 要素相互之间不凌乱不打架 , 思考的点都穷尽 。 长期练习这种方法 , 不仅更容易找到逻辑结构 , 也更容易培养你的结构化思维 。
具体 , 可以阅读书籍:《金字塔思维》
2、假说演绎思维以情况为起点的推理方法是归纳推理 , 以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理 。
比如:
某自营电商网站 , 现在想将商品提价 , 让你分析下销售额会有怎样的变化?
首先可以确定销量会下降 , 那么下降多少?这里就要假设商品流量情况 , 提价后转化率的变化情况 , 然后根据历史数据汇总出销量下降的情况 , 从而得出销售额的变化情况 。
具体的变化情况都可以根据过往的数据来拟合 , 统计学上也有一些科学的预测模型 , 后面讲数理统计知识时会有涉及 。
假设先行就是以假设作为思考的起点 , 先提出问题 , 然后用MECE原则梳理关联因素间的结构关系 。
小结
归纳和演绎的思维是数据分析初期必备的 , 面试考察逻辑思维无非也是这两点 。 实际情况中可针对不同的项目要求进行组合应用 。 在经过一定阶段的训练后 , 可以帮助提升业务熟悉程度 , 完成业务的初始积累后 , 后续的分析过程中就可以逐步减少拓展推理的层级及组合 , 逐步提升问题原因定位的效率 。
3、指标化思维上述的分析思维 , 帮助我们去定性问题 , 接下来我们要介入数据的方式 , 去定量分析 。 首要掌握指标化的思维 。
假设有一家电商公司 , 我们想要了解网站运营的情况如何?运营人员向我们描述 , 我们的网站的流量很高啊 , 比淘宝差一点 , 比京东好一点 , 每天都有大量的新用户 , 老用户下单也很活跃啊 。
那我就疑惑了 。 流量高是多少?大量的新用户怎么衡量?一个手机注册了算新用户还是新下单的用户?下单活跃又是怎么个活跃法?
这样的问题相信只能凭运营人员的经验来判断 , 而经验带来的“后果”往往是拍脑袋式的决策 。
如果用指标化的思维 , 应该用PV和UV去衡量流量 , 新用户下单数和占比去评价网站的拉新 , 新老买家占比等指标去衡量用户活跃 。
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