数据分析师的逻辑

数据运营与数据挖掘

很多时候,很多人都在问数据分析师的工作是什么,在干什么?其实,数据分析师的工作说简单也简单,说不简单也不简单,说白了就是数据界老生常谈的一句话:通过数据驱动业务。我们实际做的就是制作报表监控重点业务指标,根据业务制定相关指标,主题专项分析,业务损益测算等工作,还有一些偏向建模的数据分析师,就需要做到数据挖掘建模,这类型一般比较少,是属于数据挖掘工程师的范畴了。

然而需要成为一名数据分析师,首先得逻辑思维清晰缜密,我们更多的时候是接触数据,梳理数据,解析数据,通过数据以及业务经验去挖掘发现深层次的业务原因,若是没有清晰缜密的逻辑思维怎么能从繁杂众多的数据中发现业务规律呢?怎么有理有据去说服你的上司,客户去相信你的分析结论。。

对于个人的逻辑思维的培养和锻炼,我个人首推麦肯锡的逻辑思考术,我在学习之后的确收益匪浅。

首先说一下清晰逻辑对于我们来说,作用究竟是如何的。对于一个问题,我们可通过逻辑思考来系统的切分问题,掌握、整合事物的整体及其部分之间的关系,依循相关原则来进行思考,按理、线索引导出结论,视需求提出使结论正常化的论证。我们通过此能够查明问题的原因,得到最终的结论。

以下就来给大家介绍麦肯锡的逻辑思考术(其实就是读书笔记)。

(一)金字塔原理

要点:归纳杂乱的现象,进而提出一目了然的观点

建立金字塔结构的3项原则:

1.金字塔结构中,任何一层的观点,都必须是下层观点的总结

2.每组观点必须具备相同特性

3.每组观点永远要按照「逻辑顺序」组织(演绎法,时序法,结构法,归类法)

提出的观点检查方法:

1.MECE原则:提出的诸多证据与方法,必须符合遗憾干所有问题范围、确保没有遗漏的「横向关系」。

2.「So What?/Why So?」原则:结论和证据之间必须符合纵向的因果关系

(二)MECE原则

要点:资料分类不抵触、不遗漏,是论点正确的前提

原则:

1.彼此独立,各个分类不会相互重叠与抵触。

2.全无遗漏,周延地检视问题,确保所提出的分类够完整

4个实现步骤:

步骤1:确认「问题是什么?」

步骤2:寻找符合MECE的「切入点」

步骤3:找出大分类后,继续思考能否以MECE「再细分」

步骤4:确认有无遗漏,或同一项目可分属不同类别

(三)「So What?/Why So?」原则

要点:为了说明结论与证据的关联,完整表达推论过程

原则内容:

1.So What?:这些东西代表什么?

2.Why So?:为什么会这样?

阐述结论的两种模式

1.「观察型So What?/Why So?」: 阐述自己的观察结果

2.「洞察型So What?/Why So?」: 在观察既有事实或现象之余,再加以深入分析,从中找出共通的事项或机制。

(四)事实基础+假设基调

要点:预先假设、迅速验证,提升思考速度

事实基础:

1.每一项结论都必须有相应的事实佐证

2.事实为何如此重要?

(1)事实元素,可弥补直觉猜测的不足;

(2)事实资料,能补强分析的可信度。

假设基调:

1.背景:

(1)消化相关的事实资料

(2)找出关键驱动点(key driver)——问题最关键的影响因素

(3)据此提出建议解决方案

2.做法

(1)先依据背景假设一个状况或构建一个做法

(2)对此加以验证:假设对了,确信自己走对了路;假设错了迅速排除或修正假设

(五)逻辑树状图

要点:系统的拆解相关问题,找出相应的解决的对策

可适用范围:

(1)可综览问题全貌,具体掌握问题所在

(2)辨别事件结构,理清事件关键

(3)分析组成要素,分清要素主次

(4)拆解问题成因

(5)检讨因应对策的架构与内涵

其中两种常用树状图

议题树状图(issue tree):

(1)着重于问题-wath和how方面

(2)通常适用于对于问题的理解还是很有限的阶段

(3)作用:该树状图构建过程或稍微慢,但能针对解决方案的大致方向,提出一些可信且可靠的做法,并将复杂难解问题拆解成一系列子问题。

假设导向树状图(hypothesis-driven tree):

(1)着重于问题-why方面

(2)适用于对问题已有既定的观点,相对“议题树状图”更具效用和效率

(3)作用:针对假设的可能解决方案的相关要素,会进一步验证和澄清,给出假设的解决方案是否可行的理由。

(六)七何分析法(5W2H)

要点:从各种角度想问题,面面具到,事半功倍

背景:

(1)与其不断自问「为什么?」——不如先学会如何提出对的问题

(2)多问一些对的问题——就不必花费许多力气去找寻所有的答案

(3)如何问问题?—— 七何分析法(5W2H)

七何分析法步骤(5W2H):

(1)作用:有助于工作者在思考问题时不会有所疏漏

(2)Why:说明背景或提出问题——为什么要这么做?理由何在?原因是什么?

(3)What:确立问题——目的是什么?做什么工作?

(4)When:时间——什么时间完成,什么时机最适宜?

(5)Who:对象——指明由谁来做,从哪里入手?

(6)Where:地点——在哪里做,从哪里入手?

(7)How:方法——提出怎么做,如何做会更好?如何实施?做法是?

(8)How much:花费或者成本——要花多少预算,金额是多少?

(七)80/20法则分析

阐述:少部分关键要素,通常可产生大部分结果、产出或者酬劳(把资源集中在关键点作用)

要点:明辨关键少数、无用多数,建立工作优先顺序(可使用时间管理四象限法则区分)

作用:通过该法则可引导出深入的观察,产生新的疑问或进行新的分析,以整合事情的全貌,拟定相关策略。

简单介绍就这么多了,如果大家想具体详细的了解到麦肯锡的的逻辑思维术,可去阅读一下《图解!麦肯锡式逻辑思考术》这本经理人发行的杂志,或者可去骚扰一下你们家的向老师。

数据运营与数据挖掘

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171220G0ORSH00?refer=cp_1026

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