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16种常用数据分析方法(15种最常用的数据分析方法和模型)

来源:原点资讯(www.yd166.com)时间:2022-12-09 00:09:36作者:YD166手机阅读>>

你是不是知道了很多数据分析思维,但实际分析的时候也不知道怎么用,今天就带大家学习一下,怎么更好地使用数据分析思维!

我把数据分析的 9 种思维,对应的 9 个英文单词,用首字母组成 3 个模型:GAP、ORS、BDI,分别代表:看见差距、洞见可能、预见指数,简称「三见客」,帮助我们更好地理解现状、分析原因、预测未来。

16种常用数据分析方法,15种最常用的数据分析方法和模型(1)

在我看来,数据分析的 9 种思维,就如同「九阳神功」一般,能让人快速提升内功,带你看见现实与目标之间的差距,洞见各种可能性,并拥有预见未来的智慧,为梦想插上行动的翅膀。

16种常用数据分析方法,15种最常用的数据分析方法和模型(2)

这 3 大模块,就像 3 个圆环,既自成体系,又环环相扣,把它们搭配起来使用,才能发挥出更大的威力。

16种常用数据分析方法,15种最常用的数据分析方法和模型(3)

假如我们把数据分析思维模型比喻为一份古老的做菜秘方,那么

1. 运用目标思维,就是根据客户下的订单,理解做菜的需求,明确要做什么样的菜。

2. 运用对比思维,就是通过对比不同客户的口味,比较不同菜品的做法,找到最适合客户需求的方案。

3. 运用细分思维,就是对做菜的步骤进行分解,从设计方案,到准备材料,再到切配和烹饪,最后装盘美化,让菜品色、香、味俱全。

4. 运用溯源思维,就是当做出菜的口味不对时,要学会追根溯源,找到真正的问题所在。

5. 运用相关思维,就是找到影响菜肴口味的相关因素,比如,原材料、调味料、烹饪的方法、步骤和流程,等等。

6. 运用假设思维,就是大胆尝试不同的做菜方法,尝一尝新的口味,并检查新方法的有效性。

7. 运用逆向思维,就是有时候可以反其道而行之,这样可能会做出一些创新的菜品。

8. 运用演绎思维,就是理解做菜的原理,并举一反三,做出更多的美味佳肴。

9. 运用归纳思维,就是最后复盘做菜的过程,归纳总结做菜的经验。

不幸的是,有很多数据分析的书籍,就像是一份不完整的做菜指南,它们列举了一些知识点,让人看得是云里雾里,却不知道为什么做和如何行动。

学习如果没有具体的行动指引,那么你很有可能只会得到一堆黏糊糊的东西,而不是美味的菜肴。

我们可以把数据分析的 9 种思维,应用到学习领域,分成 3 大模块:学什么?为什么学?如何学?

1. 学什么?

「学什么」是指为了达成目标,你需要掌握的知识和技能。

把对象分解成理解概念、记住事实和行动程序,经过头脑风暴和初步的分析,就可以开始画出学习导图,让你明白现状与目标之间的差距(GAP),知道学习的瓶颈是什么,将要面临的困难和障碍是什么,以及克服它们的方法有哪些。

2. 为什么学?

「为什么学」是指了解自己的学习动机,学会做正确的事情。

先积极探索不同的可能性(ORS),再专注一个自己喜欢、擅长且有价值的领域,不断精进。

如果你确切地知道自己到底想要什么,将来想成为什么样的人,养成「以终为始」和「要事第一」等习惯,避免做一些无关紧要的事情,就能节省出很多的时间。

3. 如何学?

「如何学」是指你在学习过程中会利用到的资源、环境和方法,学会正确地做事情。

通过预见指数(BDI),对未来做出合理的预测。磨刀不误砍柴工,在这一步做出谨慎的选择,将会对你整体的学习效率产生重大的影响。

前期多花些时间搜索有用的信息,就像站在巨人的肩膀上,做好充分的准备,找到适合自己的标杆和资源,可以让你少走很多弯路,为以后节省大量的时间,因为你的顿悟可能只是别人的常识,而学习资源的质量与效率成正比。

总之,如果缺乏数据分析思维模型的指引,那么数据分析不但无法化解难题,反而可能让问题变得更加复杂。

转载/林骥

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16种常用数据分析方法,15种最常用的数据分析方法和模型(4)

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