Análisis de datos (1): pensamiento de análisis de datos
Como analista de datos o novato en operaciones de datos, cuando se enfrentan a datos anormales, muchos amigos harán conjeturas subjetivas, como "Parece ser causado por A", "Parece estar relacionado con el canal B". ", " Puede ser que el competidor C haya realizado movimientos competitivos." Cuando me enfrento a un informe de datos, no sé si dividirlo en la dimensión del producto, la dimensión temporal, la dimensión regional o la dimensión del canal. Evidentemente este tipo de pensamiento es caótico, por eso es muy importante hacer análisis de datos: tener un pensamiento analítico estructurado. A continuación, presentaré las tres ideas centrales del análisis de datos: estructuración, formulación y operacionalización.
En la vida diaria, cuando analizamos un problema, ¿nuestro pensamiento analítico es siempre caótico? El análisis no se puede realizar a mitad de camino, o no se puede sacar una conclusión después del análisis, lo cual es extremadamente ineficiente. Como se muestra en la figura:
Pero para un analista de datos profesional, analizará sistemáticamente un problema y pronto formará una red de punto a línea, de línea a superficie y de superficie a superficie. proceso de pensamiento, llegará rápida y eficientemente a una buena conclusión. El proceso de pensamiento específico se muestra en la figura:
En este caso, si la estructura no se introduce antes, el proceso de análisis de la mayoría de las personas es el siguiente:
Aplicando el proceso de estructuración anterior En el caso anterior, el mapa mental del proceso de análisis de causas es el siguiente:
La estructura es muy conveniente y fácil de usar en el análisis de datos reales. Sin embargo, también existen algunos problemas con el análisis estructurado. A continuación, les presentaré otro método de pensamiento de análisis de datos: el método de fórmula.
Como se mencionó anteriormente, la estructura tiene algunas desventajas, que incluyen: datos insuficientes y la inevitable desventaja de la divergencia. Para abordar esta deficiencia, se aplica otra forma de pensar sobre el análisis de datos: el método de la fórmula. Puede utilizar el método de fórmula para calcularse entre sí de arriba a abajo, y la izquierda y la derecha están relacionadas. Además, el núcleo del método de la fórmula es que todas las estructuras se pueden optimizar hasta la mínima indivisibilidad. Los métodos de fórmula específicos incluyen:
El mapa mental específico es el siguiente:
Mencionamos antes que los métodos de fórmula incluyen principalmente +, -, x y \, entonces, ¿cómo lo hacemos? en el análisis real? ¿Qué pasa con la aplicación de estos cuatro símbolos? Las aplicaciones específicas de varios símbolos son las siguientes:
Aplicamos el método de fórmula introducido anteriormente para analizar los casos anteriores. El proceso es el siguiente:
Este es el método de fórmula que utilizamos con frecuencia. usar. Podemos resolver algunos problemas de uso frecuente mediante los métodos estructurales y de fórmulas introducidos anteriormente, pero todavía hay algunos problemas que no se pueden resolver con estos dos métodos de análisis. Por tanto, se necesita otro enfoque para el análisis de datos: el empresarial. A continuación, les daré una introducción detallada a la comercialización.
Primero presentamos el siguiente caso:
Para resolver este problema, nuestro pensamiento probablemente se base en los siguientes puntos:
Si analizamos y consideramos un problema y pueden surgir algunos problemas: No hemos considerado el factor de pérdida de la bicicleta, lo que puede tener un gran impacto en nuestras decisiones posteriores de colocación. Si tuviéramos un pensamiento profesional, no cometeríamos este error. El pensamiento empresarial es muy importante para los analistas de datos. Aquí hay una breve introducción. En el próximo artículo, cubriremos en detalle los aspectos comerciales del análisis de datos.
Como se puede ver en la introducción anterior, si analizamos el problema solo mediante la estructuración y formulación, sentiremos que entendemos mucha verdad, pero aún estamos lejos del nivel de análisis. No sé por qué. Por lo tanto, los analistas de datos que carecen de habilidades comerciales simplemente analizan por analizar y no tienen un conocimiento profundo del negocio. Esto es lo que solemos decir: si no tienes los pies en la tierra, un buen pensamiento de análisis de datos también debe tener un pensamiento empresarial.
Siempre que analices un problema debes pensar si tu análisis es adecuado para el negocio, es decir:
Veamos otro caso.
Por lo general, analizamos las siguientes razones:
Si utiliza el pensamiento estructurado + formulario para desmantelar el problema, obtendrá el análisis y el argumento final. Muchas veces, este tipo de argumento analítico es un fenómeno. Los datos reflejan un resultado, pero no representan una causa. Si fuéramos analistas de datos, ¿qué métricas establecería? Además, es empatía. ¿Qué pensaría o haría si fuera yo quien no pudiera participar? De hecho, cuando analizamos datos de manera comercial, transformamos el pensamiento estructurado en datos estructurados a través de fórmulas y, finalmente, en datos comerciales estructurados a través de métodos comerciales. El proceso específico es el siguiente:
Este es un mapa mental elaborado por una persona a través del estudio. Es solo como referencia y se puede mejorar:
A través de los tres métodos de pensamiento básicos introducidos. arriba, esto es sólo una guía marco. En aplicaciones prácticas, también se deben tomar prestadas habilidades y herramientas de mal pensamiento para lograr el efecto de cuatro a dos mil yuanes. Además, deberían ser lo suficientemente simples y eficaces. A continuación, presentaré varios métodos de análisis de uso común: método de cuadrante, método de hipótesis, método de comparación, método 28-20, método de índice, método multidimensional y método de embudo.
De hecho, en nuestra vida diaria, el método de los cuadrantes todavía se utiliza bastante.
Primero veamos una imagen para tener una idea aproximada del método de límite de objetos.
Los métodos multidimensionales siguen siendo muy utilizados en el análisis diario. La siguiente es la aplicación de métodos multidimensionales:
Cuando utilizamos métodos multidimensionales para analizar datos, podemos analizarlos desde las siguientes perspectivas:
Los métodos multidimensionales generalmente incluyen perforación, bobinado y corte. Hay muchos métodos, como cortar y rotar, como se muestra en la figura:
Antes de presentar el método de hipótesis, permítanme presentarles un caso:
Creo que habrá muchas respuestas. , pero la respuesta más apropiada es Sí: aunque no estoy familiarizado con África como lugar, todos conocemos la situación en África, así que ahora tengo que considerar la situación candente. De hecho, muchas veces no existe una base de referencia clara para el análisis de datos: por ejemplo, una empresa ingresa a un nuevo mercado y desarrolla un determinado producto. El jefe te pide que predigas las ventas en un año. La base de datos de productos abstemios es muy pobre y no se puede obtener ningún dato. Esto requiere que utilicemos un método hipotético.
Supongamos que existe un caso así, es necesario analizar sus motivos:
De hecho, podemos asumir que la actividad es efectiva. Luego realice el siguiente análisis:
Exploremos más a fondo este tema:
El núcleo del método de hipótesis es en realidad un tipo de pensamiento que inspira e impulsa el pensamiento. Además, su ventaja es que cuando no hay datos intuitivos o pistas para analizar, primero se puede inferir mediante hipótesis. Este es un proceso de argumentación. Este método es más una forma de pensar, de hipótesis-verificación-juicio. Pero cuando se utiliza el método de la hipótesis, se debe prestar atención: no se puede simplemente asumir la premisa, sino que también se puede asumir la probabilidad o la proporción. Siempre que existan razones legítimas, se puede asumir cualquier cosa. A continuación, les presentaré el método exponencial.
El método del índice es muy utilizado en la vida diaria, como por ejemplo:
Muchas veces tenemos datos pero no sabemos cómo aplicarlos. Es por la falta de una dirección efectiva. Esta dirección puede ser el índice objetivo. Al procesar los datos en índices, se logra el propósito de enfocar. Entre ellos, los métodos de índice incluyen principalmente el método de ponderación lineal, el método de razón inversa y el método logarítmico. Muchas veces, estos métodos se utilizan principalmente para el análisis de datos en Excel.
De hecho, el núcleo del método del índice es: una especie de pensamiento impulsado por objetivos. Sus ventajas son: fuerte impulsor de objetivos, intuitivo, conciso y eficaz. Tiene un cierto efecto rector en el negocio. Una vez que se establece un índice, no cambiará con frecuencia. Además, su aplicación radica en que, a diferencia del método de hipótesis, que carece de datos válidos, el método exponencial no puede utilizar datos y procesarlos para que sean utilizables. Cuando queremos utilizar el método de índice, debemos tener en cuenta que no existe un estándar unificado para el método de índice y muchos índices se basan más en la experiencia. A continuación, déjame presentarte la regla 80/20.
De hecho, el método 28 no se utiliza habitualmente. Echemos un vistazo a la Ley 28:
De hecho, el núcleo de la Ley 28 es: un tipo de pensamiento que sólo se centra en los puntos clave. Las ventajas son: estrechamente relacionadas con el negocio y más cercanas a los KPI. Se necesita un esfuerzo casi mínimo para lograr excelentes resultados y es extremadamente rentable. Tiene una amplia gama de aplicaciones, entre ellas: La regla 28/20 existe en casi todos los campos, por lo que este tipo de pensamiento analítico no tiene limitaciones. Sin embargo, cuando utilizamos el método "28", debemos prestar atención al hecho de que cuando las condiciones lo permiten, el análisis de datos no puede abandonar la situación general, de lo contrario limitará la idea. A continuación, les presentaré el método de comparación.
Un analista de datos dijo una vez: "Un buen indicador de datos debe ser la proporción de abstemios. Un buen análisis de datos definitivamente utilizará la comparación". A continuación, demos un caso:
Demos un ejemplo:
El método comparativo realizó el siguiente mapa mental del análisis anterior:
El método del embudo es qué métodos de análisis de datos utilizamos con frecuencia. Los siguientes son los resultados del análisis del método del embudo:
Un caso típico en el análisis de datos: cerveza y pañales. Entonces, ¿por qué la cerveza y los pañales van de la mano?
Existen casos de análisis de datos en nuestra vida diaria. Por ejemplo:
En resumen, debemos practicar el pensamiento de análisis de datos en la vida real.
A partir del artículo anterior, comenzamos a introducir el análisis de datos. Este artículo presenta principalmente el pensamiento del análisis de datos, presentando principalmente los tres modos de pensamiento centrales del análisis de datos: estructurado, formulado y operativo. Además, se introducen varias técnicas básicas de análisis del pensamiento, incluido el método del cuadrante, el método multidimensional, el método de comparación, el método de hipótesis, el método del índice, el método 80/20, el método de comparación y el método del embudo. Finalmente, también presenta cómo ejercitar su pensamiento de análisis de datos en los negocios. El próximo artículo cubrirá el negocio del análisis de datos. La vida es infinita y la lucha es infinita. Trabajamos duro todos los días, estudiamos mucho y mejoramos constantemente nuestras habilidades. Estoy seguro de que aprenderemos algo.
¡vamos! ! !