溯源

最近在工作和生活中疯狂建表，强大的excel以及数据分析立刻就吸引了我，立马开始找资源学习。在bilibili发现了大神秦路的学习视频，放在这边供大家交流学习：【秦路】七周学会数据分析|良心教程（数据思维/统计学/excel/数据可视化/sql/python）

为了让自己学过的东西过过脑，尽量将这些专业相关的内容转变成我们日常生活就可用的小点，让新知更加朴实、好用，希望也可以帮助到有需要的小伙伴们。

生活中哪来的数据分析？

我们生活中真是太多数据可以记录了，从早晨睁眼开始，几点起床、吃什么早饭花了多长时间、买早餐在哪家店花了多少钱、从家到公司用什么交通方式花了多长时间......貌似生活就是被“事物+数字”这样一层层裹挟，不停组合而滚动起来的。

而数据分析就是用来解决问题的，有句话说，办法总比困难多，如果运用数据分析的方式解决我们生活中遇到的问题，那岂不是妙哉~ 妙哉~ 妙妙哉？

数据分析是手段，同时我们还需要一批工具帮手，对这些数据进行梳理，这里不仅需要梳理生活中产生的所有数据和对象，更更重要的是要梳理我们处理他们的思路，要先把处理的框架搭搭好，找准方向再下手，可以达到事半功倍的效果！

这里就不得不提数据分析的三种核心思维了：结构化、公式化、业务化

三种核心思维

结构化思维

关键词：金字塔原理、思维导图

结构化思维来源于麦肯锡的金字塔原理，金字塔原理可以帮助我们宏观思考。好的结构一定是有序的、结构的、有逻辑美感的。
这种思维方式就像画画一样，需要符合“先整体，后局部，再整体”的顺序。先有一个核心论点，然后将结构进行拆解，把一个论点分成相互独立、完全穷尽的多个论点，最后对其进行验证。

思维工具：金字塔理论

麦肯锡的金字塔原理有四个关键词：

• 核心论点
  就是在寻找金字塔的塔顶，是需要解决问题的中心，可以是一个假设、问题、预测、原因。
• 结构拆解
  从塔顶向下拆解，一层层分出分论点，寻找上下层之间的依赖关系
• MECE
  各个论点之间最好做到“相互独立，完全穷尽”，意思是分论点要尽量避免有交叉、重复，并且尽量完善。
  验证
  分论点必然是可以验证的。各个论点都要满足可量化性，用数据说话是更有说服力的。

操作工具：思维导图

思维导图就是金字塔原理的实际应用工具，用好思维导图，非常有助于我们的宏观思考。
思维导图的制作同样需要符合相互独立，完全穷尽原则，你可以选择单兵作战，也可以选择小组头脑风暴。

我们可以通过结构化的方式对这个主题进行多维度分析，如寻找以前没有这个习惯的原因、想要养成这个习惯的原因、可以选择的运动方式、等等。开始做思维导图，不需要做到特别完美，可以将想到的先写下来，一步步归纳整理，然后对各个模块进行重组、拆解，换成每个模块听得懂的语言，最后从整体看进行完善、补充。

现在试着找一个想要养成的某个习惯吧，譬如我想要坚持每天运动1小时，我可以酱紫做......

每日运动1小时结构图.png

公式化

结构化是将我们的思考通过一定逻辑呈现出来，而要想通过结构化解决问题是远远不够的，还要结合公式化，让每一个论点都变成可量化、计算的指标。

公式化有2个目的：

• 将一切变成量化，要可以计算的
• 细化不可分割

公式化很简单，只需要+、+、×、÷四种运算方式就可以~
就拿之间每日健身的习惯举例：

每日运动1小时公式化.png

在这个栗子中很简单，下一层级与上一层是加和关系。

业务化

通过结构化+公式化的方式进行拆解，可以解决80%的问题，但很多时候得到的是现象，而不是原因（譬如我今天感觉很累）。这时就需要动用业务化进行补充了。

业务化是将数据的分析与实际情况紧密联系，我们不要为了分析而去做分析，同时还要关注事情本身。深入理解业务后的分析更接地气。

看自己的分析是否贴合实际，可以通过问自己三个问题来检验：

• 有没有从实际方面思考问题？
• 真的分析出原因了吗？
• 能不能把分析结果落地？

如何将数据分析与实际生活紧密联系呢？

• 在做数据分析时，应多思考实际应用场景，换位思考
• 最好能详细记录每个实际情况产生的数据，通过这些数据入手