很多人苦惱，學(xué)會(huì)了很多數(shù)據(jù)分析工具和技能，依然做不好數(shù)據(jù)分析。遇到業(yè)務(wù)問題時(shí)，常常覺得無從下手。其實(shí)，掌握技能和工具只是第一步，做好數(shù)據(jù)分析還必須要有數(shù)據(jù)分析思維。

數(shù)據(jù)思維具有框架性引導(dǎo)作用，能夠幫助確認(rèn)分析角度、搭配分析方法、選擇指標(biāo)體系以及得出分析結(jié)論。但要明白，數(shù)據(jù)思維不是一兩周就能鍛煉出來的，要不斷練習(xí)，下面我給大家推薦7種常用的數(shù)據(jù)分析思維技巧，幫助大家縮短學(xué)習(xí)時(shí)間。

第一種：對比法

對比法是一種挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的思維，能夠和任何技巧結(jié)合，一次合格的分析一定要用到N次對比。

對比主要分為以下幾種：

橫向?qū)Ρ龋?/strong>同一層級不同對象比較，如江蘇不同市茅臺(tái)銷售情況。

縱向?qū)Ρ龋?/strong>同一對象不同層級比較，如江蘇南京2021年各月份茅臺(tái)銷售情況。

目標(biāo)對比：常見于目標(biāo)管理，如完成率等。

時(shí)間對比：如同比、環(huán)比、月銷售情況等，很多地方都會(huì)用到時(shí)間對比。

第二種：象限法

象限法是運(yùn)用坐標(biāo)的方式，人工對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從而傳遞數(shù)據(jù)價(jià)值，將之轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?。象限法?yīng)用很廣泛，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。

下面這個(gè)RFM模型就是利用象限法，將用戶分為8個(gè)不同的層級，從而對不同用戶制定不同的營銷策略。

第三種：漏斗法

漏斗思維本質(zhì)上是一種流程思路，在確定好關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之后，計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)化率。這個(gè)思路同樣適用于很多地方，像電商的用戶購買路徑分析、app的注冊轉(zhuǎn)化率等等。

著名的海盜模型AARRR模型就是以漏斗模型作為基礎(chǔ)的，從獲客、激活、留存、變現(xiàn)、自傳播五個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，分析不同節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)化率，找到能夠提升的環(huán)節(jié)，采取措施。

第四種：二八法

“世界上80%的財(cái)富掌握在20%的富人手里”，這句話你一定聽過。這就是二八法則，也叫帕累托法則。這個(gè)方法的思維就是抓重點(diǎn)，圍繞找到的20%有效數(shù)據(jù)，找到其特征，使之產(chǎn)生更大的效果。

比如一個(gè)商超進(jìn)行產(chǎn)品分析的時(shí)候，就可以對每個(gè)商品的利潤進(jìn)行排序，找到前20%的產(chǎn)品，那這些產(chǎn)品就是能夠帶來較多價(jià)值的商品，可以再通過組合銷售、降價(jià)銷售等手段，進(jìn)一步激發(fā)其帶來的收益回報(bào)。

第五種：指數(shù)法

指數(shù)思維是一種目標(biāo)驅(qū)動(dòng)型思維，通過將無法利用的數(shù)據(jù)加工成指數(shù)，達(dá)到聚焦的目的，從而找到方向。但指數(shù)法沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，比較多依靠經(jīng)驗(yàn)，一旦設(shè)立的話不會(huì)經(jīng)常變動(dòng)。如果數(shù)據(jù)沒有規(guī)律的時(shí)候，可以試試這個(gè)方法。

第六種：假設(shè)法

假設(shè)法一般用在進(jìn)入新領(lǐng)域的時(shí)候，沒有歷史數(shù)據(jù)參考，沒有外部線索，這個(gè)時(shí)候就需要假設(shè)。通過假設(shè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行反推，再去制定計(jì)劃，整個(gè)過程是先假設(shè)，后驗(yàn)證，再分析結(jié)果。

比如在對新產(chǎn)品進(jìn)行定價(jià)的時(shí)候，就是根據(jù)成本去假設(shè)一個(gè)售價(jià)，由銷售情況去驗(yàn)證，再?zèng)Q定是否需要上調(diào)或者下調(diào)價(jià)格，以達(dá)到最大利潤。

第七種：多維法

多維法主要是通過對數(shù)據(jù)的切割，分成多個(gè)維度，通過立方體的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析的時(shí)候，可能會(huì)出現(xiàn)辛普森悖論，與之而來的應(yīng)對方法有鉆取、上卷、切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等。

多維法的使用場景也很廣，比如一個(gè)app的用戶分析，可以從注冊數(shù)、用戶偏好、用戶興趣和用戶流失等角度進(jìn)行分析。