寧波數據分析思維訓練有哪些

A. 建立數據思維的方法有哪些

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比、同比大家都比較了解，定基比就是和某個基點進行比較，比如2019年1月作為基點，定基比則為2010年2月和2019年1月進行比較。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。

在數據分析的過程中，有很多因素影響到指標，那麼我們可以不同維度來逐一考察，比如：渠道，產品版本，來源，關鍵詞，網路，地域，IP，系統瀏覽器及版本等。

二、數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，因為，孤立的數據毫無意義。

以A/B測試為例，最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如：測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。

三、 數據細分分析

在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時：不同時間段數據是否有變化。

分渠道：不同來源的流量或者產品是否有變化。

分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，忠誠用戶和小白用戶相比是否有差異。

分地區：不同地區的數據是否有變化。

構成拆分：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

B. CRM數據分析的思維方式有哪些

在CRM數據分析中，三種核心數據分析思維是框架型的指引，實際應用中還是需要很多技巧工具的。7種數據分析的思維方式，它們分別是象限法，多維法，假設法，指數法，二八法，對比法，漏鬥法。如：象限法。通過對兩種維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值，由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，廣泛應用於戰略分析，產品分析，市場分析，客戶管理，用戶管理，商品管理等。多維法。多維法是指對分析對象從多個維度去分析，這里一般是三個維度，每個維度有不同數據分類，這樣代表總數據的大正方體就被分割成一個個小方塊，落在同一個小方塊的數據擁有同樣的屬性，這樣可以通過對比小方塊內的數據進行分析。

C. 數據分析慣用的四種思維方式

一、對比思維

對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，通過對比得到比率數據，增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。比如：用於在時間維度上的同比和環比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。

二、象限思維

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如：下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

三、二八法/帕累托分析思維

二八法也可以叫帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析中，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果需要圍繞這20%的數據進行挖掘。

往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數據。二八法是抓重點分析，適用於任何行業;找到重點，發現其特徵，然後可以思考如何讓其餘的80%向這20%轉化，提高效果。

四、漏斗思維

漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。

關於數據分析慣用的5種思維方式的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

D. 如何進行數據分析思維的訓練

思維能力的訓練是一種有目的、有計劃、有系統的教育活動。對它的作用不可輕估。人的天性對思維能力具有影響力，但後天的教育與訓練對思維能力的影響更大、更深。許多研究成果表明，後天環境能在很大程度上造就一個新人。思維能力的訓練主要目的是改善思維品質，提高學生的思維能力，只要能實際訓練中把握住思維品質，進行有的放矢的努力，就能順利地卓有成效地堅持下去。思維並非神秘之物，盡管看不見，摸不著，來無影，去無蹤，但它卻是實實在在，有特點、有品質的普遍心理現象。（1）推陳出新訓練法當看到、聽到或者接觸到一件事情、一種事物時，應當盡可能賦予它們的新的性質，擺脫舊有方法束縛，運用新觀點、新方法、新結論，反映出獨創性，按照這個思路對學生進行思維方法訓練，往往能收到推陳出新的結果。（2）聚合抽象訓練法把所有感知到的對象依據一定的標准「聚合」起來，顯示出它們的共性和本質，這能增強學生的創造性思維活動。這個訓練方法首先要對感知材料形成總體輪廓認識，從感覺上發現十分突出的特點；其次要從感覺到共性問題中肢解分析，形成若干分析群，進而抽象出本質特徵；再次，要對抽象出來的事物本質進行概括性描述，最後形成具有指導意義的理性成果。（3）循序漸進訓練法這個訓練法對學生的思維很有裨益，能增強領導者的分析思維能力和預見能力，能夠保證領導者事先對某個設想進行嚴密的思考，在思維上藉助於邏輯推理的形式，把結果推導出來。（4）生疑提問訓練法此訓練法是對事物或過去一直被人認為是正確的東西或某種固定的思考模式敢於並且善於或提出新觀點和新建議，並能運用各種證據，證明新結論的正確性。這也標志著一個學生創新能力的高低。訓練方法是：首先，每當觀察到一件事物或現象時，無論是初次還是多次接觸，都要問「為什麼」，並且養成習慣；其次，每當遇到工作中的問題時，盡可能地尋求自身運動的規律性，或從不同角度、不同方向變換觀察同一問題，以免被知覺假象所迷惑。（5）集思廣益訓練法此訓練法是一個組織起來的團體中，藉助思維大家彼此交流，集中眾多人的集體智慧，廣泛吸收有益意見，從而達到思維能力的提高。此法有利於研究成果的形成，還具有潛在的培養學生的研究能力的作用。因為，當一些富個性的學生聚集在一起，由於各人的起點、觀察問題角度不同，研究方式、分析問題的水平的不同，產生種種不同觀點和解決問題的法。通過比較、對照、切磋，這之間就會有意無意地學習到對方思考問題的方法，從而使自己的思維能力得到潛移默化的改進。希望能幫到你

E. 數據分析都要學習哪些內容

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

3、編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

4、業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

5、邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

6、數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

F. 怎麼培養數據分析的能力

2、工具實踐

（1）對於入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:
學習Excel是一個循序漸進的過程:
基礎的：簡單的表格數據處理、列印、查詢、篩選、排序
函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function
可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件
數據透視表、VBA程序開發......
多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學慣用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。

其中，函數和數據透視表是兩個重點。
函數
製作數據模板必須掌握的excel函數：
日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。
數學函數：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。
查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。
文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。
邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror
（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）
數據透視表
數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析佔比、同比、環比、定比、自定義公式等

現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。
工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來製作報表，減少重復操作的時間。
其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當你的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們一言兩語背後真實的需求是什麼了。
最後，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標准化，降低報表的冗餘，避免動不動就做一張報表。標准化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據一致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。
在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！
一起加油鴨！

以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。

G. 數據分析有哪些相關的培訓課程

據分析師的課程包括兩個層面的內容，只有把數據分析師的這些課程都學會並且運用，你就可以成為一名頂級的大數據分析師。
一、課程層面
第一級別：數據分析課程內容主要是從理論-實操-案例應用步步進階，能讓學員充分掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。

第二級別：在第一級別的基礎上,第二級別包括建模分析師與大數據分析師，即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。建模分析師，指在ZF、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。本課程針對數據挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業為案例背景深入講授數據挖掘的主要演算法。並將SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS編程和SQL進行有效的結合，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。大數據分析師，本課程以大數據分析為目標，從數據分析基礎、JAVA語言入門和linux操作系統入門知識學起，系統介紹Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理論知識和hadoop的生態環境，詳細演示hadoop三種模式的安裝配置，以案例的形式，重點講解基於mahout項目的大數據分析之聚類、分類以及主題推薦。通過演示實際的大數據分析案例，使學員能在較短的時間內理解大數據分析的真實價值，掌握如何使用hadoop架構應用於大數據分析過程，使學員能有一個快速提升成為兼有理論和實戰的大數據分析師，從而更好地適應當前互聯網經濟背景下對大數據分析師需求的旺盛的就業形勢。

二、數據分析師的知識結構

H. 如何培養數據分析思維

1、多讀書、多總結
讀書要帶著目的性去讀書，比如若想訓練邏輯思維，可以系統多看一些大牛的著作，特別是案例，看看別人是怎麼思考，而你自己的想法是什麼？從中對比為什麼那些人會這個角度去思考，而我們認識不到呢？
讀書是一個過程，不可能一蹴而就，學會思考找差異是重點，久而久之，便能多角度深層次去考慮問題！

2、多研究數據，舉一反三
其實數據分析師經常面臨跨領域，多種學科知識交錯。作為企業數據分析師，從公司業務、財務狀況、運營活動等等都要熟悉，因此，多研究數據、多研究其他公司的財報，分析其運營情況、公司發展模式和產品線等，另外分析其產品設計、體驗，對比相同類型公司差異性在哪，孰優孰劣等，站在大局整體上去分析才能寫出一份完整的多層次的數據報告。
總之，作為數據分析師，我們要學會舉一反三的能力，透過一個點想到一個面，比如滴滴打車模式，是否適合我們呢？它的運作模式是怎樣、盈利點在哪？透過這些去研究整個企業，然後自己結合業務是否可以借鑒呢？即使沒有值得借鑒，即使錯誤，我們也都可以很好感知。

3、多追趨勢，多聯想
數據分析師雖不是運營或決策者，但數據分析師所做的工作往往會成為公司運營、決策的指南針。因此，數據分析師要有一根敏感的思維神經，不能「閉門造車」，而是需要時常關注經濟、社會新聞動向，比如北京下大雨，雲貴乾旱，這是我們應該可以想到南北方需要的東西有什麼不同，產品該怎麼去推薦？當地人又需要什麼樣的服務呢？生活處處是學問啊！我們保持一顆追潮流之心。
數據分析師，入門並不難，現在很多學生或是轉行希望從事數據工作，但數據工作並不是做做EXCEL表格，處理簡單相加相減而已，更重要的是形成一個大局系統的思維，從中又缺乏細心敏感的心，才能把工作做好，而且也會提升自己的生活質量，辦事能力。

I. 教你如何建立數據分析思維

在數據分析中，建立一個數據分析思維是一個至關重要的事情，但是建立一個數據分析思維不是一個簡單的事情，需要不斷的學習，不斷的實踐才能夠驗證這種思維是不是一個合適的數據分析思維，下面就給大家介紹一種經過實踐過了的數據分析思維，希望能夠給大家帶來幫助。
如何建立數據分析思維呢？首先需要建立一個好的指標體系。了解和使用指標是數據分析思維的第一步，大家在建立數據分析的指標體系的時候應該能夠意識到孤立的指標發揮不出數據的價值。和分析思維一樣，指標也能結構化，也應該用結構化。上面提到的知識都是需要不同行業經驗和業務知識去學習掌握，同時還要總結通用的技巧和注意事項。
建立一個好的指標體系之後，還需要明確指標的好壞，那麼什麼是好指標呢？什麼是壞指標呢？行業人士說好指標應該是核心驅動指標。核心指標不只是寫在周報的數字，而是整個運營團隊、產品團隊乃至研發團隊都統一努力的目標。當然核心驅動指標和公司發展存在某種聯系，是公司在一個階段內的重點方向。記住是一個階段，不同時期的核心驅動指標不一樣。不同業務的核心驅動指標也不一樣。
上述說的是好指標，那麼壞指標有哪些呢？壞指標就是虛榮指標，它沒有任何的實際意義。虛榮指標是沒有意義的指標，往往看起來不錯，其實並沒有實際的意義。壞指標也是後驗性指標，它往往只能反應已經發生的事情。壞指標同樣也是復雜性指標，它能夠將數據分析拖進一堆指標的陷阱中。
其次就是建立正確的指標結構。建立正確的指標結構和分析思維的金字塔結構一樣，指標也有固有結構，呈現樹狀。指標結構的構建核心是以業務流程為思路，以結構為導向。從流程的角度搭建指標框架，可以全面的收集用戶相關數據，這樣可以毫無遺漏的保留出相關的數據。
以上的內容就是教給大家如何去建立自己的數據分析思維的方式了，大家在進行建立數據分析思維的時候一定要參考上面提到的步驟，首先就是建立一個好的指標體系，其次就是明確指標的好壞，最後就是建立正確的指標結構，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

J. 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。

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