01 结构化思维 02 漏斗思维 03 矩阵思维 04 相关性思维 相关性思维是通过分析几个指标之间相互关系的方法,得到相应的规律,为企业的决策做支撑。说到相关性思维,不得不提大家耳熟能详的啤酒和尿布的故事。 20世纪90年代美国沃尔玛超市发现年轻的父亲在购买尿布的同时也会买啤酒,于是超市将啤酒和尿布两个看起来毫不相关的商品放在一起促销,结果反而提升了促销额,这个案例就是购物篮分析,通过分析顾客购物篮中的商品之间的关联,挖掘顾客的消费习惯,从而为卖方的营销做决策支撑。这就是相关性思维,在分析时,不仅要看单个指标的变化,还应关注两个甚至多个指标之间的相互关系,从而发现一些内在的规律。 需要注意的是,相关性并非因果性,相关性是指两个变量有着相同(或相反)的变化趋势,因果性是说一个变量的变化导致另一个变量也跟着变化,所以有相关关系的两个变量不一定存在因果关系,比如科学家经过统计发现,人的睡眠时间同收入呈反比,那我们可以得出睡眠时间越短,收入就越高的结论吗,显然不对,这两个变量只是在统计学上存在相关关系,而非因果关系。蝴蝶效应可以说是一种因果关系,因为蝴蝶扇动了翅膀,因此导致身边的空气系统发生变化,进而引发了龙卷风,但是蝴蝶效应更趋向于一种混沌现象,现实生活中,100%的因果关系很难找到。 05 降维思维 数据量大且多是大数据时代一个典型的特征,如何通过大量繁复的数据得到一个问题的解答,就要用到降维的思维。降维首先要有维度,将大量的数据拆解成各个维度,每个维度再赋予相应的权重,最后得到一个综合指数,将多个数据变成了一个指标,这就是降维,方便理解和分析。 举一个最简单的例子,如何评价学生的综合能力从而确定优秀学生呢,我们从语文成绩、数学成绩、英文成绩、体育成绩、思想政治成绩五个相互独立的指标来衡量,每个指标进行标准化,将所有的成绩指标都转换为0~100之间的数值,并确定每个指标的权重(权重根据历史数据和经验划定,或根据特定算法计算,权重累加为1),最后得到学生综合能力的得分=语文成绩x0.2+数学成绩x0.3+英文成绩x0.3+体育成绩x0.1+思想政治成绩x0.1,这就是降维思维的应用。 降维思维的运用经常能在各个数据分析报告中看到,如高德地图发布的2019年Q1中国主要城市交通分析报告中提到的一个“地面公交出行幸福指数”这样一个指标,该指标融合了地面公交运行的多项指标,综合地描述地面公交的运行水平,该指数越高,说明公交运行水平越好,类似降维的思维运用的十分广泛。 提供入门级数据分析的学习路线规划,分享从Excel到统计学的干货。数据分析是一项技能,希望人人都能分析数据。 |
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