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作者丨老樹之見

全文共3450個字，建議閱讀需15分鐘

“擁有數(shù)據(jù)思維才能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，企業(yè)數(shù)據(jù)的治理，“治”的不僅是數(shù)據(jù)，更是企業(yè)全員的思維模式！——談數(shù)據(jù)（石秀峰）

如何建立數(shù)據(jù)思維？今天給大家推薦13個數(shù)據(jù)思維工具，無論是數(shù)據(jù)治理還是數(shù)據(jù)分析，相信將來你一定能用上，強烈建議收藏！

信度與效度思維

信度與效度的概念最早來源于調(diào)查分析，但現(xiàn)在我覺得可以引申到數(shù)據(jù)分析工作的各方面。

信度：是指一個數(shù)據(jù)或指標自身的可靠程度，包括準確性和穩(wěn)定性。

取數(shù)邏輯是否正確？有沒有計算錯誤？這屬于準確性；每次計算的算法是否穩(wěn)定？口徑是否一致？以相同的方法計算不同的對象時，準確性是否有波動？這是穩(wěn)定性。

做到了以上兩個方面，就是一個好的數(shù)據(jù)或指標了？其實還不夠，還有一個更重要的因素，就是效度！

效度：是指一個數(shù)據(jù)或指標的生成，需貼合它所要衡量的事物，即指標的變化能夠代表該事物的變化。

只有在信度和效度上都達標，才是一個有價值的數(shù)據(jù)指標，舉個例子：

要衡量我身體的肥胖情況，我選擇了穿衣的號碼作為指標。

但是一方面，相同的衣服尺碼對應(yīng)的實際衣服大小是不同的，會有美版韓版等因素，使得準確性很差；同時，一會兒穿這個牌子的衣服，一會兒穿那個牌子的衣服，使得該衡量方式形成的結(jié)果很不穩(wěn)定；所以，衣服尺碼這個指標的信度不夠。

另一方面，衡量身體肥胖情況用衣服的尺碼大小？你一定覺得荒唐，尺碼大小并不能反映肥胖情況，是吧？因此效度也不足。

在我們的現(xiàn)實工作中，許多人會想當(dāng)然地拿了指標就用，這是非常值得警惕的。你要切骨頭卻拿了把手術(shù)刀，是不是很可悲？信度和效度的本質(zhì)，其實就是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，這是一切分析的基石，再怎么重視都不過分！

平衡思維

說到天平大家都不陌生，平衡的思維相信各位也都能很快理解。簡單來說，在數(shù)據(jù)分析的過程中，我們需要經(jīng)常去尋找事情間的平衡關(guān)系，且平衡關(guān)系往往是關(guān)乎企業(yè)運轉(zhuǎn)的大問題，如市場的供需關(guān)系，薪資與效率關(guān)系，工作時長與錯誤率的關(guān)系等等。

平衡思維的關(guān)鍵點，在于尋找能展示出平衡狀態(tài)的指標！也就是如圖中紅框，我們要去尋找這個準確的量化指標，來觀察天平的傾斜程度。

怎么找這個指標呢？以我的經(jīng)驗，一般先找雙向型的問題，即高也不是低也不是的問題，然后量化為指標，最后計算成某個比率，長期跟蹤后，觀察它的信度和效度。

分類思維

客戶分群、產(chǎn)品歸類、市場分級、績效評價.......許多事情都需要有分類的思維。主管拍腦袋也可以分類，通過機器學(xué)習(xí)算法也可以分類，那么許多人就模糊了，到底分類思維怎么應(yīng)用呢？

關(guān)鍵點在于，分類后的事物，需要在核心指標上能拉開距離！也就是說分類后的結(jié)果，必須是顯著的。如圖，橫軸和縱軸往往是你運營當(dāng)中關(guān)注的核心指標（當(dāng)然不限于二維），而分類后的對象，你能看到他們的分布不是隨機的，而是有顯著的集群的傾向。

例子：假設(shè)該圖反映了某個消費者分群的結(jié)果，橫軸代表購買頻率，縱軸代表客單價，那么綠色的這群人，就是明顯的“人傻錢多”的“剁手金牌客戶”。

矩陣化思維

矩陣思維是分類思維的發(fā)展，它不再局限于用量化指標來進行分類。許多時候，我們沒有數(shù)據(jù)做為支持，只能通過經(jīng)驗做主管的推斷時，是可以把某些重要因素組合成矩陣，大致定義出好壞的方向，然后進行分析。

漏斗思維

這種思維方式已經(jīng)普及：注冊轉(zhuǎn)化、購買流程、銷售管道、瀏覽路徑等，太多的分析場景中，能找到這種思維的影子。

但我要說，看上去越是普世越是容易理解的模型，它的應(yīng)用越得謹慎和小心。在漏斗思維當(dāng)中，我們尤其要注意漏斗的長度。

漏斗從哪里開始到哪里結(jié)束？以我的經(jīng)驗，漏斗的環(huán)節(jié)不該超過5個，且漏斗中各環(huán)節(jié)的百分比數(shù)值，量級不要超過100倍（漏斗第一環(huán)節(jié)100%開始，到最后一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率數(shù)值不要低于1%）。

理由是什么呢？超過5個環(huán)節(jié)，往往會出現(xiàn)多個重點環(huán)節(jié)，那么在一個漏斗模型中分析多個重要問題容易產(chǎn)生混亂。數(shù)值量級差距過大，數(shù)值間波動相互關(guān)系很難被察覺，容易遺漏信息。比如，漏斗前面環(huán)節(jié)從60%變到50%，讓你感覺是天大的事情，而漏斗最后環(huán)節(jié)0.1%的變動不能引起你的注意，可往往是漏斗最后這0.1％的變動非常致命。

相關(guān)思維

我們觀察指標，不僅要看單個指標的變化，還需要觀察指標間的相互關(guān)系！有正相關(guān)關(guān)系（圖中紅色實線）和負相關(guān)關(guān)系（藍色虛線）。最好能時常計算指標間的相關(guān)系數(shù)，定期觀察變化。

建議大家養(yǎng)成一個習(xí)慣，經(jīng)常計算指標間的相關(guān)系數(shù)，仔細思考相關(guān)系數(shù)背后的邏輯，有的是顯而易見的常識，比如訂單數(shù)和購買人數(shù)，有的或許就能給你帶來驚喜！另外，“沒有相關(guān)關(guān)系”，這往往也會成為驚喜的來源。

遠近度思維

確定好核心問題后，分析其他業(yè)務(wù)問題與該核心問題的遠近程度，由近及遠，把自己的精力有計劃地分配上去。

比如：近期你的核心任務(wù)就是提高客服人員的服務(wù)質(zhì)量，那么客服人員的話術(shù)、客戶評價通道、客服系統(tǒng)的相應(yīng)速度等就是靠的最近的子問題，需要重點關(guān)注，而客戶的問詢習(xí)慣、客戶的購買周期等就是相對遠的問題，暫時先放一放。

邏輯樹思維

如圖的樹狀邏輯相信大家已經(jīng)見過許多回了。一般說明邏輯樹的分叉時，都會提到“分解”和“匯總”的概念。這里把它變一變，使其更貼近數(shù)據(jù)分析，稱為“下鉆”和“上卷”。

所謂下鉆，就是在分析指標的變化時，按一定的維度不斷的分解。比如，按地區(qū)維度，從大區(qū)到省份，從省份到城市，從省市到區(qū)。

所謂上卷就是反過來。隨著維度的下鉆和上卷，數(shù)據(jù)會不斷細分和匯總，在這個過程中，我們往往能找到問題的根源。

舉個簡單的例子：我們發(fā)現(xiàn)全國客戶數(shù)量下降了，我們從地區(qū)和客戶年齡層級兩個維度先進行觀察，發(fā)現(xiàn)各個年齡段的客戶都下降，而地區(qū)間有的下降有的升高，那我們就按地區(qū)來拆分第一個邏輯樹節(jié)點，拆分到大區(qū)后，發(fā)現(xiàn)各省間的差別是顯著的，那就繼續(xù)拆分到城市，最終發(fā)現(xiàn)是浙江省杭州市大量客戶且涵蓋各個年齡段，被競爭對手的一波推廣活動轉(zhuǎn)化走了。就此通過三個層級的邏輯樹找到了原因。

時間序列思維

很多問題，我們找不到橫向?qū)Ρ鹊姆椒ê蛯ο螅敲矗蜌v史上的狀況比，就將變得非常重要。其實很多時候，我更愿意用時間維度的對比來分析問題，畢竟發(fā)展地看問題，也是“紅色方法論”中的重要一環(huán)。這種方式容易排除掉一些外在的干擾，尤其適合創(chuàng)新型的分析對象，比如一個新行業(yè)的公司，或者一款全新的產(chǎn)品。

時間序列的思維有三個關(guān)鍵點：

一是距今越近的時間點，越要重視（圖中的深淺度，越近期發(fā)生的事，越有可能再次發(fā)生）
二是要做同比（圖中的尖頭指示，指標往往存在某些周期性，需要在周期中的同一階段進行對比，才有意義）
三是異常值出現(xiàn)時，需要重視（比如出現(xiàn)了歷史最低值或歷史最高值，建議在時間序列作圖時，添加平均值線和平均值加減一倍或兩倍標準差線，便于觀察異常值）

隊列分析思維

舉個經(jīng)常用的例子：假設(shè)5.17我們舉辦了一次促銷活動，那么將這一天來的新用戶作為一個觀察樣本，觀察他們在5.18、5.19...之后每天的活躍情況。

隊列分析中，指標其實就是時間序列，不同的是衡量樣本。隊列分析中的衡量樣本是在時間顆粒上變化的，而時間序列的樣本則相對固定。

循環(huán)/閉環(huán)思維

循環(huán)／閉環(huán)的概念可以引申到很多場景中，比如業(yè)務(wù)流程的閉環(huán)、用戶生命周期閉環(huán)、產(chǎn)品功能使用閉環(huán)、市場推廣策略閉環(huán)等等。許多時候你會覺得這是一個不落地的概念，因為提的人很多，干出事情來的例子很少。

但我覺得這種思考方式是非常必要的。業(yè)務(wù)流程的閉環(huán)是管理者比較容易定義出來的，列出公司所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，梳理出業(yè)務(wù)流程，然后定義各個環(huán)節(jié)之間相互影響的指標，跟蹤這些指標的變化，能從全局上把握公司的運行狀況。

測試/對比思維

AB test,大家肯定不陌生了。那么怎么細化一下這個概念？一是在條件允許的情況下，決策前盡量做對比測試；二是測試時，一定要注意參照組的選擇，建議任何實驗中，都要留有不進行任何變化的一組樣本，作為最基本的參照。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)獲取越來越方便，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，希望大家多做實驗，多去發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

指數(shù)化思維

指數(shù)化思維，是指將衡量一個問題的多個因素分別量化后，組合成一個綜合指數(shù)（降維），來持續(xù)追蹤的方式。把這個放在最后討論，目的就是強調(diào)它的重要性。前文已經(jīng)說過，許多管理者面臨的問題是“數(shù)據(jù)太多，可用的太少”，這就需要“降維”了，即要把多個指標壓縮為單個指標。

指數(shù)化的好處非常明顯，一是減少了指標，使得管理者精力更為集中；二是指數(shù)化的指標往往都提高了數(shù)據(jù)的信度和效度；三是指數(shù)能長期使用且便于理解。

作者：老樹之見

來源：簡書

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