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  • 数据思维是做为一名数据分析师或者想要使用数据分析技能加强工作效率的人必备的一个思维能力。上传资源,供大家一起学习
  • 数据思维-精华解读

    2019-03-01 14:22:24
    目录 一、朴素的数据价值观 二、大数据到底是什么 三、人人应有数据思维 四、各种数据分析方法
  • 而且数据的准备和数据的理解,正是科学的数据分析思维必备条件之一。想要准备好自己的数据,需要从以下六个方面进行处理:第1点,是需要准备好正确的数据格式 第2点,在于对数据的基本处理,包括数据标签、数据编码...
  • 如何建立数据思维

    千次阅读 2019-01-02 22:33:55
    数据思维是新手和老手的分界线(之一) 作为数据PM,不管是初入行还是处于打怪中间态,都需要建立数据思维,从实战经验来看,数据思维也是区分一般数据PM和高阶数据PM的分界线之一。我刚入行时,做广告商业产品,...

    数据思维是新手和老手的分界线(之一)

    作为数据PM,不管是初入行还是处于打怪中间态,都需要建立数据思维,从实战经验来看,数据思维也是区分一般数据PM和高阶数据PM的分界线之一。我刚入行时,做广告商业产品,遇到一个case让我见识到了产品老大的数据思维。对于广告部门而言,收入是KPI,每天的广告收入是老大重点关注的指标,老大的功力在于能从整体的收入下降不断递进反推快速命中下降的原因。当天的真实情况是,我们这些手底下的人不断被老大追问,为什么会降,降在了哪个渠道,哪个广告位?是算法策略调整了?产品功能优化了?还是有促销活动?

    新手看到某个指标的升降,由于没有严密的数据链条,往往只能看到一步,通常是被各种连环追问。我刚入行时,面对mentor的提问,也有挫败感,“为什么总是比别人少想一步?为什么不多问几个为什么?”不过后续独立负责一块业务时,由于对业务框架和细节的了解都比较多,再加上有一定的经验,我体会到,其实数据分析的思维是可以学习并且通过不断重复演练而强化的。

    学会建立严密的数据链条

    数据链条这个概念是我自己总结出的概念,如何理解这个概念呢?大部分PM在梳理业务时,都会用业务流程图来表明各个模块之间的关系,伴随着业务流产生的数据就是数据流,各个数据指标之间也存在先后和关联,这就是我说的数据链条。

    举个通俗的例子,电商行业最重要数据指标GMV,GMV是如何产生的呢?我们可以设想下GMV产生的各个环节。以移动设备为例,首先用户打开APP(DAU,APP打开率),进入APP后,用户可通过不同的入口reach到商品。目前很多购物网站的流量主要来自于搜索场景,我们从搜索切入,用户在搜索框附近可点击或者输入(用户点击率,用户流失率),这里面可以细分用户进入的途径,比如通过点击热搜词进入的,点击历史搜索词进入的,或者输入新的搜索词进入的。接下来,搜索引擎会给用户返回商品列表,用户会浏览或者点击,此时可以观察用户的浏览或者点击行为在序列上的分布,从而了解到搜索词的分发结构。第四步,假设用户点击了排名第四位的搜索结果进入商品详情页(用户点击率、用户流失率),第五步,用户在商详页又可以进行各种操作,比如加关注,加入购物车,此时我们可以考察加购的比率,第六步,用户在加购之后可提交订单,然后付款,直至最后成交。

    从以上例子中我们可以看到,看起来很简单的成交这个动作,可以拆解为不同的链条,每个链条上由于用户的动作分支不同会伴随产生不同的数据链条。只有了解数据是怎么产生的,才能具备反向定位的能力。

    对于低年级的PM来说,梳理业务逻辑,形成清晰的数据链条,是建立数据思维的重要一步。

    通用的APP数据分析框架

    接下来,简要介绍下一个通用的APP数据分析的框架,干货见下图。

    整体分析的思路是,从用户和APP本身两方面进行拆解分析。

    在用户层面,首先了解当前活跃用户的现状,基本的指标有DAU/MAU等,然后是当前活跃用户的分布特征,按渠道/地域等进行拆分,这里可以根据不同的业务形态进行细分。

    另外,还可以从增量也就是新增用户入手了解新增用户的整体情况和分布特征,还可以存量分析,也就是分析现有的用户规模,划分用户的等级,了解各种用户的权重,定位到产品或者新功能要争取的用户群体。

    在APP本身的层面,一般分析启动次数,使用时长,页面活跃情况和功能活跃情况。建议实际操作过程中,结合业务模块的流程,从上而下进行细分和拆解。
    在这里插入图片描述

    数据分析也是熟能生巧的技能

    数据思维的养成,并不取决于谁对数据更有直觉。事实上,大部分情况下,产品经理的直觉往往是不准确的,必须通过大量的小流量测试去验证。数据分析本质上就是熟能生巧的技能,刚接触新业务时,当然会有了解不到的细节,这很正常。有经验的产品经理更懂得先梳理业务框架,然后自上而下不断拆解,庖丁解牛一般去分析和拆解复杂的业务,从而快速形成严密的逻辑链条和数据链条。

    文字摘自:互联网整理

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  • 大数据导论——数据思维、数据能力和数据伦理(通识课版).pdf
  • 浙江人民-成为数据分析师:6步练就数据思维.201802.epub
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  • 什么是数据思维

    千次阅读 2018-11-07 14:36:54
    一言以蔽之,数据分析思维是一种通过对数据的分析看到各种商业价值的能力。 分为两个方面: 分析问题的思想 处理问题的态度(技能) 具体要求: 理解业务->将业务问题转化为数据分析的问题(我认为是题目最...

    <数据分析师养成宝典>学习笔记:1.1
    一言以蔽之,数据分析思维是一种通过对数据的分析看到各种商业价值的能力。

    分为两个方面:

    • 分析问题的思想
    • 处理问题的态度(技能)

    具体要求:

    • 理解业务->将业务问题转化为数据分析的问题(我认为是题目最直接的解释)
    • (也就需要回归分析的思想)

    特征:

    • 方向性:明确业务中的问题,解决问题
    • 客观性:用数据结果代替主观

    在工作环境中无论什么阶层什么职位的人(在大数据背景下)都需要和数据以及赚钱打交道,因此几乎任何岗位都需要具有数据分析思维。

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  • 这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧,而西方更强调知识,智慧来源于经验,而知识来源于数据。如何来证明这个论点?那么,我们来看一下诸葛亮和司马懿,他们两个人可以说是一组典型的智慧PK...

    在中国“互联网时代”这个词汇似乎显得那么火热,但在美国还未听说过。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧,而西方更强调知识,智慧来源于经验,而知识来源于数据。如何来证明这个论点?那么,我们来看一下诸葛亮和司马懿,他们两个人可以说是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手,他可能是早期的大数据最佳应用者。

    从诸葛亮几点睡觉,吃几碗饭,他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小,不敢进入空城。中国人崇尚智慧,可能更注重互联网思维,但光有互联网思维还不够,还要对数据有更深的认识和更好的运用,才能实现最佳效果。

    其实,大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。从最近一项研究来看,采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点,也许不那么起眼,但“积少成多、聚沙成塔”,在激烈的竞争环境中,则是让企业生存下来、脱颖而出的最大资本。比如说在美国排名前十的电商网站中,8家是传统零售商,只有2家是纯电商。传统零售商拥有大量数据的沃尔玛,一天的数据量达到PB级,这个数据资源可以转化为企业赢得比赛的有效耐力。

    那么对于大数据思维,其实是有三个纬度的,包含定量思维、相关思维、实验思维。第一,定量思维,即提供更多描述性的信息,其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据,甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得,大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二,相关思维,一切皆可连,消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三,实验思维,一切皆可试,大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。这就是三个大数据运用递进的层次:首先是描述,然后是预测,最后产生攻略。而也正是大数据的这些有效耐力,让企业赢了更多的市场。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据时代,主要需要什么类型的人才?
    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
    2.对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
    3.Hadoop是什么,主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
    http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html


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  • 数字化时代,需要数据思维

    千次阅读 2020-03-03 15:27:43
    一、什么是思维思维最初是人脑借助于语言对客观事物的概括和间接的反应过程。思维以感知为基础又超越感知的界限。通常意义上的思维,涉及所有的认知或智力活动。它探索与发现事物的内部本质联系和规律性,是认识...

    一、什么是思维?

    思维最初是人脑借助于语言对客观事物的概括和间接的反应过程。思维以感知为基础又超越感知的界限。通常意义上的思维,涉及所有的认知或智力活动。它探索与发现事物的内部本质联系和规律性,是认识过程的高级阶段。按照思维形式,可以将思维分为:感性思维、逻辑思维和理性思维。

    感性思维:在直接接触外界事物时感官直接感觉到的具体。

    逻辑思维:逻辑思维也叫抽象思维,它主要依靠概念、判断和推理进行思维,是人类最基本也是运用最广泛的思维方式。

    理性思维:理性思维是一种有明确的思维方向,有充分的思维依据,能对事物或问题进行观察、比较、分析、综合、抽象与概括的一种思维。说得简单些理性思维就是一种建立在证据和逻辑推理基础上的思维方式。

    二、什么是数据思维?

    我们判断和分析事物的变化形成定性的结论,一般有两种方法,一种是通过对事物所涉及的一系列数据进行收集、汇总、对比、分析而形成结论。另一种是通过感官、经验、主观和感性判断而形成结论。前者可以称为“数据思维”,后者可以称为“经验思维或传统思维”。“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式,是一种量化的思维模式,是重视事实、追求真理的思维模式。”,简单的说数据思维就是用数据思考,用数据说话、用数据决策。

    用数据思考,就是要实事求是,坚持以数据为基础理性思考,避免情绪化、主观化,避免负面思维、以偏概全、单一视角、情急生乱。

    用数据说话,就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多……”,而是要以数据为依据,基于合理、有逻辑的“推论”。

    用数据决策,就是要以事实为基础、以数据为依据,通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论,避免通过直觉做决定和情绪化决策。

    三、数据思维的三个特点

    互联网时代,我们能够接触的信息量太大、太杂,我们“听到的、看到的”往往不一定就是事物的真相。所以,互联网时代更需要数据思维。数据思维总结成12个字就是:善于简化、注重量化、追求真理。

    1、抓重点、善于简化

    数据思维要抓重点、善于简化。在当下我们这个信息浩繁庞杂的时代,我们的身边充斥着各种正面的、负面的、片面的、真实的、虚假的,各种各样、真真假假的信息,一不小心就会被纷繁复杂的因素所干扰。在纷繁的信息中我们思考问题要善于简化,抓住重点、抽丝剥茧。聚焦核心问题,从结果或最终目标出发,收集信息、评估情况、寻找多种视角,找到高效解决方案。这是一种化繁为简的思维方式,简单化是要直指问题的核心和根本,就是要追问你的最终目标是什么?从最终目标出发,找到解决问题的创新方法,而不要被一些枝节问题所困扰。

    2、求精确,注重量化

    数据思维一般更注重量化,善于用定量的方式去思考和决策。量化的思考能够能够帮助我们做计划,从而将工作、生活安排的井井有条。我也是这样的,前一天晚上会把第二天做的事罗列出来,然后以时间为单位,计划每件事花多长时间。例如,我的公众号是计划1-2周出一篇,每一篇需要事先想好文章的题目、制定文章大纲、确定文章章节,然后计算每个章节的文字撰写、配图制作所需要花费的时间,最后将每个章节计划分配到工作之余的闲暇时间里,每天完成1-2个章节,1周左右完成整篇。量化的数据思维,有助于我们将复杂的问题分解成几个小问题,然后按部分制定计划,对不同的问题,做出不同的计划,直到所有问题解决。

    求精确,注重量化的数据思维,强调具体和准确,强调能力聚焦、问题聚焦,在一个个具体的点上解决问题。“大数据、小场景”就是这个道理,大数据本身没有任何价值,只有聚焦到具体的问题、具体的应用场景上,才能发挥出大数据真正的价值。所以,真正有数据思维的人都是求精确、注重量化的,而不是搬弄一些“大概念”——什么智慧智能、颠覆传统、改变世界!

    3、知不知,追求真理

    老子在《道德经》中说:“知不知,尚矣;不知知,病也。”意思是知道自己还有所不知,这是很高明的。不知道却自以为知道,这就是很糟糕的。在我看来“知不知”不仅是一种谦虚、低调的人生观,也是一种“尊重事实、实事求是、追求真理”的思维模式,因为“不知”所以才需要不断的去学习、去探索、去追求真理。

    拥有数据思维的人,知道数据不是万能的,知道世界万物的关系非常复杂,也知道简化可能带来很多误差,也知道再大的数据都是历史的数据,而万物是动态变化的,现有的知识都是也有真伪的,追求真理永无止境。我们生活在一个数据爆炸的时代,数据的作用被无限放大。然而,这也带来了一个问题:数据也许是客观的、科学的,但是分析和处理数据的方法,有时却是华而不实、迷惑不清且过分简单的。同一现象,同样的数据,分析方法不同,导致结论不同的情况也较为常见。这就更需要我们拥有数据思维,不仅需要量化的思考问题,更要需要探究数据的真实性、客观性,不断探寻隐藏在数据背后的真相。

    四、有大数据,不如有数据思维

    在当今大数据时代,信息泛滥、算力膨胀,数据不是太少而是太多,数据的纷繁复杂,数据质量无法保障,数据价值密度低下。对企业来说,大数据到底是企业资产还是负担,这是一个颇受争议话题。大数据的存储、处理都需要一定的成本,还需要人力专门去维护,而数据用不起来,或用的不好,并不会给企业产生任何价值。在这繁杂的大数据中,如何能够快速找到价值数据,并依靠数据去发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题,就需要我们建立数据思维模式。而只有拥有数据思维才能真正成为数据的主人,而非数据的奴隶,因此,不论企业还是个人拥有数据思维远比拥有大数据更重要。

    参考文献:东家TALK《数据思维与商业创新》

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