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數(shù)據(jù)分析的8種思維,總有一種用得上

大數(shù)據(jù)
在《數(shù)據(jù)分析的思維與工具》這篇文章中,我們提到,應(yīng)該更加注重?cái)?shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng),那么數(shù)據(jù)分析的思維主要有哪些呢?我總結(jié)了 8 種數(shù)據(jù)分析的思維,并用一些小故事進(jìn)行舉例說(shuō)明。

在《數(shù)據(jù)分析的思維與工具》這篇文章中,我們提到,應(yīng)該更加注重?cái)?shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng),那么數(shù)據(jù)分析的思維主要有哪些呢?

我總結(jié)了 8 種數(shù)據(jù)分析的思維,并用一些小故事進(jìn)行舉例說(shuō)明。

1. 對(duì)比思維

在我們?nèi)粘5墓ぷ骱蜕钪?,?duì)比思維其實(shí)是隨處可見(jiàn)的。

比如說(shuō),小明某次期末考試的成績(jī)不好,英語(yǔ)只得了 30 分,小明的媽媽對(duì)他說(shuō):“你上次考試英語(yǔ)考了 70 分,這次怎么就考得這么差?你看你的同班同學(xué),這次都考 80 分以上。”

從這個(gè)例子中可以看出,對(duì)比通常有兩個(gè)方向,一個(gè)縱向,是指不同時(shí)間的對(duì)比,比如用小明上次考試的成績(jī)與這次進(jìn)行對(duì)比。一個(gè)是橫向,是指與同類相比,比如拿小明的同班同學(xué)進(jìn)行對(duì)比。

2. 細(xì)分思維

細(xì)分可以說(shuō)無(wú)處不在,大到宇宙可以細(xì)分,小到原子核也可以細(xì)分。人生的大目標(biāo)可以細(xì)分,某次小考試的成績(jī)也可以細(xì)分。

比如說(shuō),小明某次考試的總成績(jī)不好,細(xì)分一看,發(fā)現(xiàn)其他科目的成績(jī)都不錯(cuò),只有英語(yǔ)成績(jī)特別差,只得了 30 分,從而拉低了整體的成績(jī)。

這個(gè)例子就是把整體考試成績(jī)細(xì)分為具體的科目。在數(shù)據(jù)分析的工作中,細(xì)分的緯度主要包括時(shí)間、地區(qū)、渠道、產(chǎn)品、員工、客戶等。杜邦分析法、麥肯錫的 MECE 分析法本質(zhì)上都屬于細(xì)分思維。

3. 溯源思維

有時(shí)候,即使運(yùn)用了對(duì)比思維和細(xì)分思維,依然分析不出來(lái)結(jié)論,怎么辦?

此時(shí)可以試試溯源思維,追溯數(shù)據(jù)源的詳細(xì)記錄,然后基于此思考數(shù)據(jù)源背后可能隱藏的邏輯關(guān)系,或許會(huì)有意外的洞察。

比如說(shuō),小明的媽媽通過(guò)對(duì)比思維,知道了小明的考試成績(jī)不好,通過(guò)細(xì)分思維,也知道他是英語(yǔ)沒(méi)考好,但是依然不知道他當(dāng)時(shí)為什么會(huì)沒(méi)考好。通過(guò)跟小明談心,詳細(xì)了解他當(dāng)時(shí)考試的詳細(xì)情況,發(fā)現(xiàn)他當(dāng)時(shí)肚子不舒服,無(wú)法集中精力答題,導(dǎo)致很多本來(lái)會(huì)做的題目都做錯(cuò)了。談心之后,小明的媽媽對(duì)他表示理解,從此更加關(guān)心小明的身體狀況,他們之間的感情加深了,小明的成績(jī)也變得越來(lái)越好了。

如果不斷用溯源思維去分析,那么對(duì)數(shù)據(jù)的敏感和業(yè)務(wù)的理解也能逐步加深。

4. 相關(guān)思維

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,核心就是相關(guān)思維,這種思維是建立在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上。

啤酒與尿布的故事,是一個(gè)相關(guān)分析的經(jīng)典案例。這個(gè)故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中,當(dāng)時(shí)沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),為了能夠準(zhǔn)確了解顧客在其門店的購(gòu)買習(xí)慣,沃爾瑪對(duì)其顧客的購(gòu)物行為進(jìn)行購(gòu)物籃分析,想知道顧客經(jīng)常一起購(gòu)買的商品有哪些。

沃爾瑪數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里集中了其各門店的詳細(xì)原始交易數(shù)據(jù)。在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。一個(gè)意外的發(fā)現(xiàn)是:跟尿布一起購(gòu)買最多的商品竟是啤酒。

經(jīng)過(guò)大量實(shí)際調(diào)查和分析,揭示了一個(gè)隱藏在「尿布與啤酒」背后的美國(guó)人的一種行為模式:在美國(guó),一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布,而他們中有30%~40%的人同時(shí)也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是:美國(guó)的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布,而丈夫們?cè)谫I尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

在大多數(shù)情況下,一旦我們完成了相關(guān)分析,而又不再滿足于僅僅知道「是什么」的時(shí)候,我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次的方向,去研究因果關(guān)系,找出背后的「為什么」。

5. 假設(shè)思維

當(dāng)我們還沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)和證據(jù)來(lái)證明某件事的時(shí)候,我們可以先大膽假設(shè),然后再小心求證,驗(yàn)證假設(shè)是否成立。

比如,有一天,小明去買水果,跟買水果的阿姨之間有一段對(duì)話。

小明:“阿姨,你這桔子甜不甜?”

阿姨:“甜啊,不信你試試。”

小明:“好,那我試一個(gè)。”

小明剝開(kāi)一個(gè)桔子,嘗了一口:“嗯,不錯(cuò),確實(shí)挺甜的,給我稱兩斤。”

這個(gè)故事只是一個(gè)簡(jiǎn)單的類比,不必深究細(xì)節(jié)。從中可以看出假設(shè)檢驗(yàn)的基本思維過(guò)程,首先,小明提出假設(shè):桔子是甜的;其次,隨機(jī)抽取一個(gè)樣本;然后,檢驗(yàn)是否真甜;最后,作出判斷,確認(rèn)桔子是真的甜,所以就購(gòu)買了。

在數(shù)據(jù)分析中,假設(shè)思維的專業(yè)術(shù)語(yǔ)叫假設(shè)檢驗(yàn),一般包括四個(gè)步驟,即:提出假設(shè)、抽取樣本、檢驗(yàn)假設(shè)、作出判斷,在這里我們就不展開(kāi)去講那些專業(yè)術(shù)語(yǔ)了。

6. 逆向思維

有時(shí)候,我們需要打破常規(guī)的思維模式,從相反的方向來(lái)思考問(wèn)題。我們接著講小明的故事。

有一次,小明去買西紅柿,跟阿姨之間又有一段對(duì)話。

小明:“阿姨,你這西紅柿多少錢一斤?”

阿姨:“兩塊五。”

小明挑了3 個(gè)放到秤盤(pán):“阿姨,幫我稱一下。”

阿姨:“一斤半,3 塊7 毛。”

小明去掉其中最大的西紅柿:“做湯不用那么多。”

攤主:“一斤二兩,3 塊。”

小明拿起剛剛?cè)サ舻哪莻€(gè)最大的西紅柿,付了7 毛錢,扭頭就走了……

你看,運(yùn)用逆向思維,有時(shí)可能會(huì)起到意想不到的效果。

7. 演繹思維

演繹思維的方向是由一般到個(gè)別,也就是說(shuō),演繹的前提是一般性的抽象知識(shí),而結(jié)論是個(gè)別性的具體知識(shí)。演繹的主要形式是「三段論」,由大前提、小前提、結(jié)論三部分組成。

以物理學(xué)上一個(gè)常識(shí)為例。

  • 大前提:金屬能導(dǎo)電。
  • 小前提:銅是金屬。
  • 結(jié)論:銅能導(dǎo)電。

從這個(gè)例子中可以看出,大前提是已知的一般原理( 金屬能導(dǎo)電),小前提是研究的特殊場(chǎng)合( 銅是金屬),結(jié)論是將特殊場(chǎng)合歸到一般原理之下得出的新知識(shí)( 銅能導(dǎo)電)。

8. 歸納思維

歸納思維的方向與演繹正好相反,歸納的過(guò)程是從個(gè)別到一般。

還是以金屬能導(dǎo)電為例。

  • 前提:金 能導(dǎo)電,銀 能導(dǎo)電,銅 能導(dǎo)電,鐵能導(dǎo)電,……
  • 結(jié)論: 金屬能導(dǎo)電。

數(shù)據(jù)分析的過(guò)程,往往是先接觸到個(gè)別事物,而后進(jìn)行歸納總結(jié),推及一般,再進(jìn)行演繹推理,從一般推及個(gè)別,如此循環(huán)往復(fù),不斷積累經(jīng)驗(yàn)。

總結(jié)

本文總結(jié)了數(shù)據(jù)分析的 8 種思維,分別是對(duì)比、細(xì)分、溯源、相關(guān)、假設(shè)、逆向、演繹、歸納,充分運(yùn)用好這些思維,無(wú)論是工作,還是生活,相信都能夠創(chuàng)造出更多的價(jià)值。

以上,希望能夠?qū)δ阌兴鶈l(fā)。

 

 

責(zé)任編輯:未麗燕 來(lái)源: 搜狐數(shù)據(jù)分析號(hào)
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