数据分析惯用的四种思维方式
【摘要】数据分析就好比解数学题目，有的数学题是有固定的公式，在套用公式之后，一些复杂的数学题目便会迎刃而解。那在数据分析里，也可以使用相对应的思维方式来套用，这样就可以将复杂的数据简单化。那么，数据分析师惯用的思维方式有哪些呢？今天就跟随小编一起了解下吧！
一、对比思维
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等，通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。比如：用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
二、象限思维
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如：下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
三、二八法/帕累托分析思维
二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。
往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业;找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
四、漏斗思维
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
关于数据分析惯用的5种思维方式的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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