Análisis de datos (1): pensamiento de análisis de datos

?En el último artículo, brindamos una introducción preliminar al análisis de datos, comenzando aproximadamente con el estado actual de la aplicación del análisis de datos, el concepto de análisis de datos, el método de análisis del análisis de datos, por qué deberíamos aprender análisis de datos y estructura del análisis de datos El análisis de datos se le presenta en varios aspectos, como niveles, para que pueda tener una comprensión preliminar del análisis de datos. Este artículo le presentará específicamente el contenido relevante de una de las tecnologías más centrales en el análisis de datos: el pensamiento de análisis de datos.

?Como analista de datos u operador de datos novato, ante anomalías en los datos, aparecerán muchos amigos: "Parece ser causado por A", "Parece estar relacionado con el canal B", " También puede ser que el competidor C haya hecho movimientos competitivos" y otras conjeturas subjetivas. Cuando me enfrento a informes de datos, no sé si dividirlos en dimensiones de producto, dimensiones de tiempo, dimensiones geográficas o dimensiones de canal. Evidentemente, este tipo de pensamiento es caótico, por lo que un punto muy importante a la hora de realizar análisis de datos es tener un pensamiento analítico estructurado. A continuación, les presentaré los tres conceptos básicos del análisis de datos: estructurado, formulado y orientado a los negocios.

?En la vida diaria, cuando analizamos un problema, ¿las ideas de análisis son siempre un desastre? Es extremadamente ineficiente dejar de realizar el análisis a la mitad o no poder sacar una conclusión después del análisis. La imagen específica es como se muestra en la figura:

?Pero para un analista de datos profesional, realizará un análisis sistemático de un problema y pronto formará un punto a línea, desde la línea A. tipo de proceso de pensamiento de cara a cara, de cara a cuerpo, rápidamente llegará a una buena conclusión y la eficiencia es extremadamente alta. El proceso de pensamiento específico se muestra en la figura:

?Para este caso, si no introdujimos la estructuración, el proceso de análisis de la mayoría del personal es el siguiente:

?A través de la aplicación El proceso estructurado anterior y el mapa mental del proceso de análisis de causa del caso anterior se muestran en la figura:

?La estructura es muy conveniente y fácil de aplicar en el análisis de datos reales. Sin embargo, también habrá estructuras estructuradas. ciertos problemas con el análisis. A continuación, les presentaré otro método de análisis y pensamiento de datos: el método de la fórmula.

?Como se mencionó anteriormente, la estructuración tiene algunas desventajas, que incluyen: datos insuficientes, e inevitablemente tiene la desventaja de la divergencia. En respuesta a esta deficiencia, nació otra forma de pensar en el análisis de datos: la aplicación del método de fórmulas. El método de fórmula se puede calcular entre sí hacia arriba y hacia abajo, y la izquierda y la derecha están relacionadas. Además, el núcleo del método de fórmula es: todas las estructuras se pueden optimizar hasta que el mínimo sea indivisible.

El método de fórmula específico incluye:

?El mapa mental específico se muestra en la figura:

?Mencionamos antes que el método de fórmula incluye principalmente +, -, x, ÷, Entonces, ¿cómo aplicamos estos cuatro símbolos en problemas de análisis reales? Las aplicaciones específicas de varios símbolos son las siguientes:

?Analizamos los casos mencionados anteriormente aplicando el método de fórmula introducido anteriormente. El proceso es el siguiente:

?Este es nuestro. Método de fórmula comúnmente utilizado, algunos de los problemas que usamos con frecuencia se pueden resolver mediante los métodos estructurados y de fórmula que presentamos antes, pero todavía hay algunos problemas que no se pueden resolver con estos dos métodos de análisis. Por lo tanto, se necesita otro método de análisis de datos: el empresarial. A continuación, presentaré la empresarialización en detalle.

?Primero presentamos el siguiente caso:

?Después de responder esta pregunta, nuestro pensamiento probablemente se analice desde estos puntos:

? Un problema de esta manera, puede haber ciertos problemas: no hemos tenido en cuenta el factor de pérdida de la bicicleta, lo que puede tener un gran impacto en nuestras decisiones de inversión posteriores. Si tuviéramos mentalidad empresarial, no habríamos cometido este error. El pensamiento empresarial es crucial para los analistas de datos. Aquí hay una breve introducción. En el próximo artículo, presentaremos en detalle el contenido del análisis de datos relacionado con los negocios.

De la introducción anterior, se puede ver que si analizamos el problema solo a través de la estructuración y formulación, entonces sentiremos que entendemos mucha verdad, pero todavía nos falta un poco para llegar a una solución completa. nivel de análisis. ¿No sabes el motivo? Por lo tanto, los analistas de datos que carecen de conocimiento empresarial solo analizan por el simple hecho de analizar, pero no tienen un conocimiento profundo del negocio. Esto es lo que a menudo decimos que no está fundamentado. El buen pensamiento de análisis de datos en sí mismo también debe tener un pensamiento empresarial. .

Siempre que analices un problema debes reflexionar si tu análisis es consistente con el negocio, es decir:

Veamos otro caso

?Normalmente Hablando, las razones de nuestro análisis general son las siguientes:

?Si utilizamos pensamiento estructurado + formulación para desmantelar el problema, obtendremos el argumento del análisis final. Muchas veces, este argumento analítico es un fenómeno. Los datos son una manifestación de un determinado resultado, pero no representan la causa. Si fuéramos analistas de datos, ¿qué métricas establecería? Además, se trata de ponerse en el lugar del otro, si yo fuera alguien que no estuviera involucrado, ¿qué pensaría o haría? De hecho, cuando analizamos datos de una manera orientada a los negocios, transformamos el pensamiento estructurado en datos estructurados a través de métodos de fórmulas y finalmente los transformamos en datos comerciales estructurados a través de métodos orientados a los negocios. El proceso específico es el siguiente:

?Este es un mapa mental elaborado a través del estudio personal. Es solo como referencia. También puedes mejorarlo:

?A través del pensamiento de los tres núcleos. Método presentado anteriormente, esta es solo una guía marco. En aplicaciones prácticas, también debemos utilizar las habilidades y herramientas del mal pensamiento para lograr el efecto de ganar cuatro taels de dinero. Además, deben ser lo suficientemente simples y eficaces. A continuación, les 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.

?En realidad, el método de los cuadrantes se utiliza mucho en nuestra vida diaria. Veamos primero una imagen para tener una impresión general del método de los cuadrantes.

?Los métodos multidimensionales son muy utilizados en el análisis diario. La siguiente es una aplicación del método multidimensional:

?Cuando utilizamos el método multidimensional para analizar datos, podemos analizarlos desde las siguientes perspectivas:

?El método multidimensional generalmente incluye perforar, enrollar, cortar, cortar en cubitos, rotar y otros métodos, como se muestra en la figura:

?Antes de presentar el método de hipótesis, primero presente un caso:

?Creo que todos Habrá muchas respuestas, pero la respuesta más apropiada es: Aunque no estoy familiarizado con África, la situación en África es bien conocida, así que ahora tengo que considerar la situación candente... De hecho, muchas veces no existe una referencia clara para el análisis de datos: por ejemplo, cuando una empresa ingresa a un nuevo mercado o desarrolla un determinado producto. Su jefe le pide que prediga las ventas en un año, o la base de datos del producto es muy pobre y no puede obtener ningún dato. Esto requiere que utilicemos el método de la hipótesis.

Supongamos que existe un caso que requiere que usted analice los motivos:

De hecho, podemos asumir que la actividad es efectiva. Luego realice el siguiente análisis:

? Profundicemos en este tema:

? De hecho, el núcleo del método de la hipótesis: es un tipo de pensamiento que inspira el pensamiento. Además, su ventaja es que cuando no hay datos intuitivos o pistas que puedan analizarse, la inferencia se hace primero como hipótesis. Este es un proceso de argumentación. Este método es más un método de pensamiento, hipótesis-verificación-juicio. Sin embargo, al utilizar el método de las hipótesis debemos prestar atención: no sólo podemos asumir premisas, sino que también podemos asumir probabilidades o proporciones. Todo puede ser supuesto, siempre que sea autojustificable. 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 convertirse en el índice objetivo. Al procesar los datos en un índice, se logra el propósito de enfocar. Los métodos exponenciales incluyen principalmente: ponderación lineal, proporción inversa y método logarítmico. Muchas veces, estos métodos se utilizan principalmente al realizar 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 establecido un índice, es difícil cambiarlo con frecuencia. Además, su aplicación es: diferente del método de hipótesis: el método de hipótesis carece de datos válidos y el método exponencial no puede utilizar los datos para procesarlos en datos utilizables. Cuando queremos utilizar el método exponencial, debemos prestar atención a esto: no existe un estándar unificado para el método exponencial y muchos índices se basan más en el procesamiento empírico. A continuación, les presentaré el método 28.

?De hecho, el método de 28 puntos no se usa comúnmente. Echemos un vistazo al método de 28 puntos:

?De hecho, el núcleo del 28-. El método de puntos es: un tipo de pensamiento que solo se centra en los puntos clave. Las ventajas son: estrechamente relacionadas con el negocio y más estrechamente relacionadas con los KPI. Se necesita un esfuerzo casi mínimo para lograr buenos resultados y la relación precio/rendimiento es excelente. Tiene una amplia gama de aplicaciones, entre las que se incluyen principalmente: La regla 80/20 existe en casi todos los campos, por lo que este tipo de pensamiento analítico no tiene limitaciones. Pero a lo que debemos prestar atención cuando utilizamos el método 28-20 es: cuando las condiciones lo permiten, el análisis de datos aún no puede abandonar la situación general, de lo contrario el pensamiento se volverá estrecho. A continuación, les presentaré el método de comparación.

?Un analista de datos dijo una vez: “Un buen indicador de datos debe ser un ratio o un ratio.

Un buen análisis de datos definitivamente utilizará la comparación. ”, lo que también muestra la importancia del método comparativo en el análisis de datos. A continuación, damos un caso:

?Estamos dando un caso:

?El método comparativo hará un El mapa mental del análisis anterior es el siguiente:

?El método del embudo es un método de análisis de datos que utilizamos con frecuencia. El siguiente es el resultado del análisis del método del embudo:

?Uno de. los métodos de análisis de datos Caso típico: cerveza y pañales. Entonces, ¿por qué la cerveza y los pañales están juntos?

Todos tenemos casos de análisis de datos

. , deberíamos practicar el pensamiento de análisis de datos en la vida real

A partir del artículo anterior, comenzamos a presentar el análisis de datos. Este artículo presenta principalmente el pensamiento de análisis de datos para todos. : estructurado, formulado y orientado a los negocios. Además, se introdujeron varias técnicas básicas de análisis del pensamiento, que incluyen: método de cuadrante, método multidimensional, método de contraste, método de hipótesis, método de índice, método 80-20, método de comparación y método de embudo. También se presentan. El próximo artículo le presentará el negocio del análisis de datos. La vida es infinita y nos esforzamos mucho todos los días y seguimos mejorando nuestras habilidades.