如何通過技術思維分析資料

1.對比思維

比較方法是比較兩組或多組資料的最常用方法。 我們知道孤立的資料沒有意義，比較會有所作為。 對一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，進行對比，得到比率資料、增長率、效率、有效性等指標，這些指標在資料分析中是常用的。

例如，用於同比和環比比較、增速、固定基數比率、與競爭對手的比較、品類之間的比較、時間維度特徵和屬性的比較等。

2. 象限思維

通過兩個或多個維度的劃分，以坐標的方式表示所需的值。 從價值到戰略，從而進行一些落地推廣。 象限是一種戰略驅動的思維，常用於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

例如，下圖顯示了廣告點選的四象限分布，從左到右的 x 軸表示從低到高，y 軸表示從下到高。

3.第28法帕累託分析思維

二十八定律也可以稱為帕累託規則，它源自經典的二十八定律。 例如，就個人財富而言，可以說世界上20%的人控制著80%的財富。 在資料分析中，可以理解為20%的資料產生80%的效果，需要圍繞這20%的資料進行挖掘。

當使用 28 法則時，它通常與排名有關，前 20% 被認為是有效資料。 28方法以關鍵分析為重點，適用於任何行業; 找到焦點，發現它的特點，然後你可以考慮如何將剩下的80%轉化為這20%來改善效果。

四、漏斗思維

漏斗法是一種漏斗圖，有點像倒金字塔，是一種基於過程的思維方式，常用於分析新使用者的開發和購買轉化率等變化和過程。

在資料分析中，建立資料分析思維是至關重要的事情，但建立資料分析思維並不是一件簡單的事情，需要不斷的學習和不斷的實踐來驗證這種思維是否是一種合適的資料分析思維。

如何建立資料分析思維？ 首先，我們需要建立良好的指標體系。 理解和運用指標是資料分析思維的第一步，在建立資料分析指標體系時，大家應該能夠認識到孤立的指標是不能發揮資料價值的。

與分析思維一樣，指標可以結構化，也應該結構化。 上述知識需要不同的行業經驗和業務知識來學習和掌握，並總結一般技能和注意事項。

在建立了良好的指標體系之後，還需要明確指標的質量，那麼什麼是好的指標呢？ 什麼是不良指標？ 業內人士表示，好的指標應該是核心驅動指標。

核心指標不僅僅是週報上寫的數字，而是整個運營團隊、產品團隊，甚至研發團隊共同努力的目標。 當然，核心驅動指標與公司發展之間有一定的聯絡，這是公司乙個階段的重點方向。 請記住，這是乙個階段，不同時期不好的核心驅動指標是不同的。

不同業務的核心驅動指標是不同的。

以上是乙個好的指標，但壞的指標是什麼？ 壞指標是虛榮指標，它沒有任何實際意義。 虛榮指標是毫無意義的指標，通常看起來不錯，但它們沒有任何實際意義。

不良指標也是乙個後驗指標，它往往只反映已經發生的事情。 糟糕的指標也是複雜性指標，它們會將資料分析拖入一堆陷阱。

二是建立正確的指標結構。 就像分析思維的金字塔結構建立正確的指標結構一樣，指標也有乙個內在的結構，它以樹的形式存在。 構建巨集觀和簡化的指標結構的核心是以業務流程為思想，以結構為指導。

從過程的角度構建指標框架，可以全面收集使用者相關資料，使相關資料得以保留，不遺漏。

以上內容是教你如何建立自己的資料分析思維，在建立資料分析思維時一定要參考上面提到的步驟，一是建立好的指標體系，二是明確指標的質量，最後是建立正確的指標結構，希望這篇文章能幫到你。

資料分析，如果你想成為一名資料分析師，那麼你必須非常實際地了解整個行業對應的資料分析崗位的需求是什麼，這樣你就會對你應該掌握的知識結構有乙個初步的了解。 一般來說，企業所需的技能如下：

SQL資料庫的基本操作將是基本的資料管理;

能夠使用Excel SQL進行基礎資料提取、分析和展示;

能夠使用指令碼語言、Python或R進行資料分析;

能夠獲取外部資料（例如爬網或熟悉公共資料集）的加分項;

基本的資料視覺化技能，能夠撰寫資料包表;

熟悉常用的資料探勘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法;

按照“資料採集、資料儲存與提取、資料預處理、資料建模與分析、資料視覺化”的順序，實現乙個資料分析師的學習之旅，你就會知道每個部分需要完成哪些目標，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不需要的。 然後，在學習的每個部分之後，您將能夠獲得一些實際的產出，積極的反饋和成就感，並且您將願意花更多的時間在上面。 以解決問題為目標，效率自然不會低。