结构化

数据分析的思维

  • 核心论点:寻找金字塔的塔尖,可以是假设,是问题,是预测,是原因。
  • 结构拆解:自上而下,将核心论点层层分析拆解成分论点,上下之间呈现因果或者依赖的关系。
  • MECE:相互独立,完全穷尽,论点之间避免交叉和重复,分论点们尽量完善。
  • 验证:不论核心论点还hi是分论点,都应该是可以量化的,用数据说话。他们必然是可以验证的。

公式化

业务化

用结构化思考+公式化拆解,获得的最终分析论点。很多时候,是现象。数据是某个结果的体现,但是不代表原因。

  • 象限法
  • 多维法
  • 假设法
  • 指数法
  • 线性加权:设置不同的权重,反比例,log
  • 二八法则:20%的数据产生80%的效果;关注top N 抓住核心;不仅可以管理数据,也可以管理数据指标。
  • 对比法
  • 漏斗法

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