很多人苦惱，學會了很多數據分析工具和技能，依然做不好數據分析。遇到業務問題時，常常覺得無從下手。其實，掌握技能和工具只是第一步，做好數據分析還必須要有數據分析思維。

數據思維具有框架性引導作用，能夠幫助確認分析角度、搭配分析方法、選擇指標體系以及得出分析結論。但要明白，數據思維不是一兩周就能鍛煉出來的，要不斷練習，下面我給大家推薦7種常用的數據分析思維技巧，幫助大家縮短學習時間。

第一種：對比法

對比法是一種挖掘數據規律的思維，能夠和任何技巧結合，一次合格的分析一定要用到N次對比。

對比主要分為以下幾種：

橫向對比：同一層級不同對象比較，如江蘇不同市茅臺銷售情況。

縱向對比：同一對象不同層級比較，如江蘇南京2021年各月份茅臺銷售情況。

目標對比：常見于目標管理，如完成率等。

時間對比：如同比、環比、月銷售情況等，很多地方都會用到時間對比。

第二種：象限法

象限法是運用坐標的方式，人工對數據進行劃分，從而傳遞數據價值，將之轉變為策略。象限法應用很廣泛，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。

下面這個RFM模型就是利用象限法，將用戶分為8個不同的層級，從而對不同用戶制定不同的營銷策略。

第三種：漏斗法

漏斗思維本質上是一種流程思路，在確定好關鍵節點之后，計算節點之間的轉化率。這個思路同樣適用于很多地方，像電商的用戶購買路徑分析、app的注冊轉化率等等。

著名的海盜模型AARRR模型就是以漏斗模型作為基礎的，從獲客、激活、留存、變現、自傳播五個關鍵節點，分析不同節點之間的轉化率，找到能夠提升的環節，采取措施。

第四種：二八法

“世界上80%的財富掌握在20%的富人手里”，這句話你一定聽過。這就是二八法則，也叫帕累托法則。這個方法的思維就是抓重點，圍繞找到的20%有效數據，找到其特征，使之產生更大的效果。

比如一個商超進行產品分析的時候，就可以對每個商品的利潤進行排序，找到前20%的產品，那這些產品就是能夠帶來較多價值的商品，可以再通過組合銷售、降價銷售等手段，進一步激發其帶來的收益回報。

第五種：指數法

指數思維是一種目標驅動型思維，通過將無法利用的數據加工成指數，達到聚焦的目的，從而找到方向。但指數法沒有統一的標準，比較多依靠經驗，一旦設立的話不會經常變動。如果數據沒有規律的時候，可以試試這個方法。

第六種：假設法

假設法一般用在進入新領域的時候，沒有歷史數據參考，沒有外部線索，這個時候就需要假設。通過假設的數據進行反推，再去制定計劃，整個過程是先假設，后驗證，再分析結果。

比如在對新產品進行定價的時候，就是根據成本去假設一個售價，由銷售情況去驗證，再決定是否需要上調或者下調價格，以達到最大利潤。

第七種：多維法

多維法主要是通過對數據的切割，分成多個維度，通過立方體的形式進行數據展示。在對數據進行交叉分析的時候，可能會出現辛普森悖論，與之而來的應對方法有鉆取、上卷、切片、切塊、旋轉等。

多維法的使用場景也很廣，比如一個app的用戶分析，可以從注冊數、用戶偏好、用戶興趣和用戶流失等角度進行分析。

網易號：“數據分析不是個事兒”

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

由中國商業會計學會頒發，通過全國統一考試的學員將同時獲得商業數據分析證書，該證書是由人社監制，省級職業技能鑒定指導中心簽章頒發《人力資源和社會保障部專項職業能力證書》。

通過CFDA課程的學習，企事業單位的財務人員和管理人員能夠通過科學的指標體系和分析方法，結合企業財務數據，構建數據模型，對公司整體經營狀況進行評估，向管理層和業務部門提供財務建議和決策支持，從而優化資源配置和提升企業核心競爭力。