中年在数据分析中，我们需要掌握这4种思维模式
编辑导语：对很多产品经理而言 ， 做数据分析好像就是数据采集然后进行分析这么简单；实际上 ， 数据分析是一个严格的工作流程 ， 数据分析思维可以有效地帮助我们优化账户 ， 同时也能提高我们的工作效率 。 本文作者就教你数据分析的思维 。
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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 。
一、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 。
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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 。
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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：
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：
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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 。
二、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 。
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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 。
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