数据分析逻辑（数据分析逻辑分析相关的书籍）

本篇目录：

1、数据分析的8个流程与7个常用思路2、分析思维——数据分析的三种核心思维3、数据分析师常用的数据分析思路4、数据分析的方法5、数据分析方法-逻辑树分析模型

数据分析的8个流程与7个常用思路

数据分析八流程：为什么分析？首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。

数据收集 数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。

模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

)复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。8)母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重 图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

业务建模。经验分析。数据准备。数据处理。数据分析与展现。专业报告。持续验证与跟踪。

分析思维——数据分析的三种核心思维

1、在数据分析中，三种核心数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧工具的。7种数据分析技巧，它们分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。

2、接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。 在日常的生活中，当我们针对一个问题进行分析时，分析的思路总是一团乱麻？分析到一半就进行不下去了，或者分析完了也得不出一个结论，效率是极其低下的。

3、对比思维 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

4、一个是横向，是指与同类相比。结构思维按业务职能结构划分：比如渠道，运营，功能等相关模块，简单快速的沟通，能快速的定位问题原因。

数据分析师常用的数据分析思路

分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。

对比思维 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。

数据分析的方法

1、对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。

2、常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。聚类分析(ClusterAnalysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

3、数据分析方法：列表法、作图法。列表法 将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。

4、数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。

数据分析方法-逻辑树分析模型

这个过程可以借助解决问题的逻辑树达成，做法上也与追究原因类似：首先最左边是思考的主题也就是已知问题——树干，之后则是已知问题有几种解决方案，即第一层树枝，然后再深入分析提出第二层解决方案，一步步深入找出具体方法。

数据分析的方法：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对比分析法、假设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。

常用的8种数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。

W2H模型 5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析 逻辑树分析模型 将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

：为什么要搭建客户运营分析模型？可以运用SWOT模型指出客户的运营分析模型存在的必要性。

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