七周学会数据分析|良心教程 视频1-4笔记
1、注重两个能力：分析思维、业务能力
2、先挑出七周当中的哪些东西是你迫切需要的。
3、数据分析师是解决问题的。带着疑问去学习。输出是一种高效的学习方式。阶段式学习，明确阶段性重点。
4、为什么思维重要？
不确定分析对不对：不知道为什么->不知道问题在哪->不知道问题发生没->不确定执行结果。
三种核心思维
数据分析的思维技巧
如何在业务时间锻炼分析能力
5、三种核心思维：结构化、公式化、业务化
不要：想到一点是一点；做假设，但乱打一枪；一次性分析，没有复用性；还是没结果。
6、将分析思维结构化： 将论点归纳和整理、将论点递进和拆解、将论点完善和补充。
7、金字塔的思考方式
核心论点：寻找金字塔的塔顶，它可以是假设，是问题，是预测，是原因。
结构拆解：自上而下，将核心论点层层拆解成分论点，上下之间呈因果或依赖关系。
MECE：相互独立，完全穷尽，论点之间避免交叉和重复，分论点们要尽量完善。
验证：不论核心论点还是分论点，都应该是可量化的，用数据说话，他们必然是可验证的。
8、使用场景
人的思维是线性的，我们该使用思维导图。思维导图适合单人作战。
如果是团队性的数据分析，可以头脑风暴：
查看资料及背景，将结论列成一张表/卡片
把表上的结论，依据主题分类
将同一类型的结论，按顺序区分
讨论同一级别的共通结论，将其结论放在上一段位置。
9、结构化不是完美的，要用另两个补充：公式化、业务化。
10、结构化思维（缕清思路）-结构化数据（将其可数据化）-结构化（业务数据落地、贴合业务）。
11、数据分析的思维技巧
11.1、象限法：根据象限的四个维度，进行落地的业务推动
象限法是一种策略驱动的思维。划分结果可以直接应用于策略。
11.2、多维法是一种精细驱动的思维。对不同维度进行交叉分析。
钻取让分析的粒度更小，避免辛普森悖论。
11.3、假设法
假设是一种启发思考驱动的思维
它更多是一种思考方式，假设-验证-判断。
优点：但没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的过程。
须知：不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要自圆其说。
11.4 指数法
线性加权
反比例法-收敛效果
Log
核心：指数法是一种目标驱动的思维。
优点：目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不易频繁变动。
应用：和假设法不同，假设法是缺乏有效数据，指数法是无法利用数据而将其加工成可利用的。
须知：指数法没统一的标准，很多指数更依赖经验的加工。
11.5 二八法
11.6 对比法
孤树不证
核心：是一种挖掘数据规律的思考方式
优点：对比法可以发现很多数据间的规律，它可以与任何思维技巧结合，比如多维对比。
须知：在条件运行的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘。
11.7 漏斗法
核心：漏斗法是一种流程化思考方式
优点：单一的漏斗分析没有用，转化率20%，但是能说明什么呢？它要和其他分析思维结合，比如多维，比如对比
应用：设计到变化和流程的都能用
须知：单一的转化率没有，单一的转化率没有，单一的转化率没有。
12、如何在业务实践锻炼数据分析思维
必须有 好奇心
买了尿布的人会买啤酒吗，但是买啤酒的人会买尿布么？
尿布旁边应该摆放其他东西么？啤酒是否是最好选择？怎么摆放啤酒？部分还是全部品类？场景型的摆放是否比品类摆放更好？数据呢？
生活中的练习：结构化公式化业务化、换位思考-更高的角度考虑、复盘-再次学习-要有保留数据的习惯。 如夜市的销售分析、工作的问题分析。