一枷莉、結(jié)構(gòu)化思維

根據(jù)《金字塔原理》，“任何事情都可以歸納出中心論點(diǎn)尺迂，由中心論點(diǎn)出發(fā)笤妙，可由三至七個(gè)論據(jù)支撐，每個(gè)一級論點(diǎn)可以衍生出其他的分論點(diǎn)噪裕《着蹋”如此發(fā)散開來，就可以形成以下的金字塔結(jié)構(gòu)思考方式膳音。

金字塔原理中的MECE法則：

A. 盡可能列出所有思考的要點(diǎn)

B. 找出關(guān)系召衔，進(jìn)行分類。

原則：論點(diǎn)之間相互獨(dú)立祭陷，不重疊苍凛；論據(jù)窮盡劃分，不遺漏兵志。

用這種方式思考醇蝴，能確保思考的點(diǎn)成體系，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)想罕，要素相互之間不凌亂不打架悠栓，思考的點(diǎn)都窮盡。長期練習(xí)這種方法按价，不僅更容易找到邏輯結(jié)構(gòu)惭适，也更容易培養(yǎng)你的結(jié)構(gòu)化思維。

閱讀書籍：《金字塔思維》

二楼镐、假說演繹思維

以情況為起點(diǎn)的推理方法是歸納推理癞志，以規(guī)則為起點(diǎn)的推理方法可以稱之為演繹推理。

—— 找問題原因用歸納鸠蚪，做預(yù)期評估用演繹

比如：某自營電商網(wǎng)站今阳，現(xiàn)在想將商品提價(jià)师溅，讓你分析下銷售額會有怎樣的變化茅信？

首先可以確定銷量會下降，那么下降多少墓臭？這里就要假設(shè)商品流量情況蘸鲸，提價(jià)后轉(zhuǎn)化率的變化情況，然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)匯總出銷量下降的情況窿锉，從而得出銷售額的變化情況酌摇。

三膝舅、指標(biāo)化思維

歸納和演繹的分析思維，幫助我們?nèi)ザㄐ詥栴}窑多，接下來我們要介入數(shù)據(jù)的方式仍稀，去定量分析。首要掌握指標(biāo)化的思維埂息。

指標(biāo)體系

有指標(biāo)是否就夠了呢技潘？指標(biāo)按照結(jié)構(gòu)化思維可以形成一個(gè)體系，如銷售分析指標(biāo)體系千康，生產(chǎn)指標(biāo)體系享幽，電商行業(yè)指標(biāo)體系。

一家企業(yè)建立的數(shù)據(jù)分析體系通常細(xì)分到了具體可執(zhí)行的部分拾弃，可以根據(jù)設(shè)定的某個(gè)指標(biāo)異常變化值桩，相應(yīng)立即執(zhí)行相應(yīng)的方案，來保證運(yùn)營的正常進(jìn)行豪椿。

建立指標(biāo)體系的思路：

向上

可以按業(yè)務(wù)職能結(jié)構(gòu)劃分奔坟，映射出更多維度，比如渠道搭盾，運(yùn)營蛀蜜，產(chǎn)品等相關(guān)模塊，將相關(guān)指標(biāo)映射到主要模塊增蹭，通過簡單快速的溝通滴某，快速定位問題原因。

向下

可以按因果結(jié)構(gòu)劃分滋迈，也就是指標(biāo)分解霎奢，利用公式的方法。比如營收=日活*付費(fèi)率*arpu等指標(biāo)因果關(guān)系進(jìn)行劃分饼灿，通過定位指標(biāo)波動幕侠，定位最細(xì)指標(biāo)，輔助維度下轉(zhuǎn)碍彭，能夠清楚的問題原因晤硕。

就像枝丫一樣，從主干不斷延伸庇忌，將業(yè)務(wù)用指標(biāo)評價(jià)量化舞箍，逐漸形成一個(gè)健全的數(shù)據(jù)分析體系。

四皆疹、維度分析思維

站在分析的角度講一下維度思維疏橄。

當(dāng)你有了指標(biāo)，可以著手進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析大體可以分三類捎迫，第一類是利用維度分析數(shù)據(jù)晃酒，第二類是使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識如數(shù)據(jù)分布假設(shè)檢驗(yàn)，最后一類是使用機(jī)器學(xué)習(xí)窄绒。這里我們主要了解維度分析法贝次。

維度是觀察數(shù)據(jù)的角度，例如“時(shí)間”彰导、“地區(qū)”浊闪、“產(chǎn)品”。在具體分析中螺戳，我們可以把它認(rèn)為是分析事物的角度搁宾。時(shí)間是一種角度、地區(qū)是一種角度倔幼，產(chǎn)品也是一種角度盖腿，所以它們都能算維度。

當(dāng)我們有了維度后损同，就能夠通過不同的維度組合翩腐，形成數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型不是一個(gè)高深的概念膏燃，它就是一個(gè)多維立方體茂卦。

這個(gè)概念最早來源于商業(yè)智能OLAP技術(shù)。數(shù)據(jù)按照事實(shí)表（Fact Table）和維表（Dimension Table）的形式存在组哩。事實(shí)表用來記錄具體事件等龙，比如銷量、銷售額伶贰、售價(jià)蛛砰、折扣等具體的數(shù)值信息。維度表是對事實(shí)表中事件的要素的描述信息黍衙，比如時(shí)間泥畅、城市、品牌琅翻、機(jī)型等位仁。

下圖舉例一個(gè)簡化的分析模型，分別由產(chǎn)品方椎、城市聂抢、時(shí)間這三個(gè)維度組成，實(shí)際數(shù)據(jù)分析中辩尊，維度遠(yuǎn)不止三個(gè)涛浙。

在數(shù)庫中，可能是這樣兩張表：

我們可以將品牌作為維度摄欲，分析手機(jī)的銷量情況轿亮，也可以將時(shí)間作為維度，分析每一年手機(jī)市場的份額情況胸墙。

多維分析操作包括：鉆任易ⅰ（Drill-down）、上卷（Roll-up）迟隅、切片（Slice）但骨、切塊（Dice）以及旋轉(zhuǎn)（Pivot）。

鉆戎窍（Drill-down）：在維的不同層次間的變化奔缠，從上層降到下一層，或者說是將匯總數(shù)據(jù)拆分到更細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)吼野，比如通過對2018年華為的總銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行鉆取來查看各個(gè)手機(jī)型號的銷售數(shù)據(jù)校哎。

上卷（Roll-up）：鉆取的逆操作，即從細(xì)粒度數(shù)據(jù)向高層的聚合瞳步。如將江蘇省闷哆、上海市和浙江省的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總來查看江浙滬地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)。

切片（Slice）：選擇維中特定的值進(jìn)行分析单起，比如只選擇蘋果手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)抱怔，或2017年的手機(jī)銷售數(shù)據(jù)。

切塊（Dice）：選擇維中特定區(qū)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析嘀倒，比如選擇2016年2017年的銷售數(shù)據(jù)屈留。

旋轉(zhuǎn)（Pivot）：即維的位置的互換，就像是二維表的行列轉(zhuǎn)換测蘑，如通過旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品維和地域維的互換绕沈。

為什么這邊花那么多筆墨去講維度和度量呢，一者是我們在梳理分析思路時(shí)帮寻，常常會按照幾個(gè)大的維度類去劃分層級乍狐，多面分析，如時(shí)間維固逗、地域維浅蚪、產(chǎn)品維，幫助我們成為“多面分析手”烫罩。另一方面惜傲，BI商業(yè)智能在操作也基于維度一說，熟悉維度和數(shù)據(jù)模型的原理贝攒，能更好的理解這個(gè)工具盗誊。