数据分析入门:如何训练数据分析思维?
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作者:吳彬彬(本篇文章僅限知乎內(nèi)部分享,如需轉(zhuǎn)載,請取得作者同意授權(quán)。)
我們在生活中,會經(jīng)常聽說兩種推理模式,一種是歸納 一種是演繹,這兩種思維模式能夠幫助數(shù)據(jù)分析師完成原始的業(yè)務(wù)邏輯積累,在此基礎(chǔ)上快速定位業(yè)務(wù)問題,提升分析效率,但是對于剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)分析師,在項目經(jīng)驗不足的前提下,如何快速完成項目的分析報告? 這里引進(jìn)一種外展推理的思維模式,方便入門分析師的完成日常的工作。
那什么是外展推理模式呢?
在麥肯錫思維模式中它將人的推理過程涉及的實體分為三個部分:規(guī)則,情況以及結(jié)果。
- 規(guī)則: 通常是對這個世界的看法;
- 情況:就是這個世界存在的已知事實;
- 結(jié)果:將規(guī)則用于情況,預(yù)期要發(fā)生的事兒。
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這三個任何一個實體都可以作為推理的起點,然而起點不同意味著,推理的方法也有所差異。
- 以規(guī)則為起點的推理方法可以稱之為演繹推理。
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舉個例子,如果平時不努力,考試成績將不及格(規(guī)則);現(xiàn)實中a平時不努力(情況);所以a考試不及格(結(jié)果)。
- 以情況為起點的推理方法就是歸納推理。
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a平時不努力(情況);a考試不及格(結(jié)果);所以a考試不及格的原因可能是平時不努力。
- 以結(jié)果為起點的推理方法就是外展型思維方法。
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a考試不及格(結(jié)果),考試不及格通常是由于平時不努力(規(guī)則),檢查是否平時不努力(情況)。
從日常工作中,我們可以發(fā)現(xiàn),外展推理的思維模式十分切合日常數(shù)據(jù)分析師的多維分析定位原因的工作模式,是數(shù)據(jù)分析師尤其是入門數(shù)據(jù)分析師最應(yīng)該具備的一種思維邏輯,那如何進(jìn)行外展推理呢?外展推理用大白話來說就是強迫自己思考產(chǎn)生問題的各種可能原因,之后的重點就是收集資料,以證明是這些原因或不是這些原因。在工作過程中MECE結(jié)構(gòu)化分解是主要手段,按日常的工作可以簡化如下三個流程:
- 將所思考的問題的相關(guān)因素全部羅列出來。
- 對所有相關(guān)的因素進(jìn)行層級和相關(guān)性比較,分離不同層級的因素,合并同一層級中相同的因素,確保各因素的獨立性。
- 按照正確的邏輯關(guān)系,把各因素進(jìn)行排列組合。
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如下圖:我們可以將問題進(jìn)行分解,分解的原則為
- 各部分之間相互獨立 (Mutually Exclusive)
- 所有部分完全窮盡 (Collectively Exhaustive)
在此基礎(chǔ)上按層級進(jìn)行數(shù)據(jù)分析定位,找到最細(xì)的原因。
在工作中,我們主要會用到的分解方法有這兩種,
如上兩種分解方法針對不同的項目要求進(jìn)行組合應(yīng)用,但是外部資源搜集及完整的指標(biāo)邏輯體系訓(xùn)練是入門數(shù)據(jù)分析師到資深分析師最難跨越的兩道門檻,在經(jīng)過階段訓(xùn)練后,逐步利用歸納和演繹的思維,提升業(yè)務(wù)熟悉程度,完成業(yè)務(wù)的初始積累后,后續(xù)的分析過程中就可以逐步減少拓展推理的層級及組合,逐步提升問題原因定位的效率。
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總結(jié)
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