【摘要】实际中，很多数据剖析从业者沉寂在用工具操作数据的快感中，还有一些迷恋各种算法带来的成就感，这个或许和每个人的经历和对数据剖析的理解不相同形成的。那么，优秀的数据剖析思想具有哪些特性呢?

1、落地性强

举个比方，一家电商公司要进步GMV?

A剖析师：GMV=每个人消费金额的综合，只需进步每个用户的消费金额，就能够进步GMV，那具体如何做呢?

B剖析师：GMV=客单价*消费用户数，那只需做2个假设即可，假设客单价不变，咱们只需添加消费用户数就能够添加，假设消费用户数不变，只需进步客单价就能够进步GMV收入，再抱负的状态都是同时进步，但仍是不行详尽，仅仅找到了问题的方向

C剖析师：GMV=客单价*消费用户数，先经过公式法找到了问题要突破和剖析的方向，接着凭借数据更深化的剖析，比方客单价的散布是什么姿态的?提高的空间有多大?哪些人的能够提高?这些人都有什特征?接下来你能够

能够告知运营：经过满减来刺激仍是经过买赠来刺激呢?

能够告知产品：对哪些人进行购买引导(推荐)作用会好?

等等，所有的剖析思想都是为了让你找到正确的方向，要问什么是好思想，好的数据剖析，那落地性一定是第一位，上面的三个剖析师都用了公式法，第一个跑偏了，第二个仅仅找到了方向，那第三个其实便是他人喜欢的数据剖析师，这儿仅仅简单举个比方，让咱们明白其中的道理。

2、有条理性

要让剖析思想变的有条理，就要引入一个常用的思想，叫金字塔原理，其实咱们不用被这个名词吓住。

用一个场景来解析以下，比方咱们去超市，你会发现同类的产品就会集在一起，生果区、肉食区、海鲜区、零食区等等，那其实剖析也是相同的，只需对指标+维度做好分类，就能够保证根本的条理性了，但尽量不要存在重复和交叉。

3、意图性强

做剖析最重要的剖析的意图，做剖析无非解决2大类问题：1、找到病因，对症下药;2、验证决议计划方向，提供数据支持;那对应的角度也是相同的，第一类叫后验剖析，便是清晰出了问题，找原因，第二类叫先验剖析，要先假设再验证，还未发生。

4、可衡量

好的剖析思想，不光能够想清楚，还能够给出接地气的举动方式，那举动后的作用如何衡量呢?这也是要考虑的工作，大千世界，无奇不有，计划与实际之间的差距，便是咱们成长的地方，而这个缝隙常常被很多人忽略。

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