由于我是刚开始接触数据分析的菜鸟，思考总结能力较弱，笔记是参考很多优秀同学的作品，加上自己的补充，如有冒犯，请多包容。

数据分析思维的重要性

思维缺失---造成“不知道，不确定“

（问题发生没？问题在哪里？为什么？不确定对不对？不确定执行结果？不知道老板是否满意给不给加薪？）

课程分三个层次

What：三种核心思维

Why：数据分析的思维能力

How:如何在业务时间锻炼分析能力

A.要拥有三种核心思维：

1.结构化(解决“为什么”)

例子：线下销售的一个产品，8月和去年同比销售额度下降

先观察时间趋势下的波动，突然暴跌还是逐渐下降

再按照不同地区看一下差异，是否受地区性因素影响

询问销售人员，看一下现在市场环境怎么样

收集竞争对手的信息，最近是否也缩水，匹配是否相同原因

顾客访谈

思维导图

  重点：找出核心论点，将核心论点逐一分解，再去拆解到穷尽（金字塔塔顶到塔底部）

金字塔——层层递进  

之前例子思维：

化

结构化核心为思维导图，推荐工具xmind

销量分内部（天时地利人和），外部（市场和政策）

2.公式化（将一切量化）

上下互为计算，左右互为关联，一切结构皆可量化，最小不可分割。

   方法：+ ：不同类业务叠加可用加法

              - ：减法常用来计算业务逻辑关系

              ×，÷：乘法和除法是各种比率和占比

   将结构化思路（思维导图）转化成公式形式-----把不容易量化的指标转换成易量化指标，筛选出指标的重要程度。

3.业务化

例子：预估上海地区共享单车的投放量（考虑单车损耗）

数据判断分析是否贴合业务 

有没有从业务角度思考？真的分析出原因了吗？能不能将分析结果落地？

分清现象和原因，现象并不是事情的真正原因，要找出真正原因

 数据是某一结果的体现，但是并不代表原因，需要用业务思维再进行细究一层去挖掘

 增加业务思维方法：贴近业务，换位思考

小结：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）