数据分析的结构

数据分析笔记(一)

三种核心思维

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

核心论点
寻找金字塔的塔顶,它可以是假设,问题,预测,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,它们必然是可验证的

数据分析笔记(一)

公式化

结构化列出的一些点是难以量化及计算的,因此将一些指标公式化,使它能够与数据对应,计算出结果
数据分析笔记(一)数据分析笔记(一)

业务化

用结构化思考+公式化拆解,获得的最终分析论点,很多时候是现象。数据是某个结果的体现,但不代表原因

总结

  • 结构化思维:捋顺思路
  • 结构化数据:将其可数据化
  • 结构化业务数据:落地,贴合业务

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