目标思维|数据分析必知必会：七大经典思维详解！（上）思维|数据分析|经典|假设|详解

今天老李给大家讲一讲数据分析行业中最经典的7个模型，因为篇幅太长，所以分成了上、下两篇，这次先为大家详细讲一讲目标思维、假设思维、溯源思维、逆向思维。

文章插图
目标思维
第一个要讲的思维是目标思维，很多人都觉得不屑一顾，但是很多人做数据分析之所以失败，恰恰就是没有这个目标思维
因为只要找到了、找准了数据分析的目标，基本上能够解决数据分析场景里90%以上的问题
首先何为目标？
目就是眼睛，标就是靶子，也就是用眼睛盯着靶子瞄准，这就是目标思维

文章插图
大家可能会说这很简单嘛，那我们就举一个实际的业务场景例子来看一下，你们究竟是不是真的理解目标思维。
某个租房APP最近新上线了一个二手房交易功能，业务找到你想让你分析一下，这个功能的用户使用人数有多少？

文章插图
首先我们看到这个业务问题，业务方已经提出了一个十分具体的问题，那就是：
功能的使用用户有多少？
于是一般没有经验的数据分析小白就会去数据库取数，做个表格交给业务
然而狗血的就是业务这时候就会说，这个数据不是我想要的，你再拿别的数据来；没办法，你只能再从数据库里重新取数。
这时候你也许就会无语，明明是业务自己想要的数据，为什么还会这么多的扯皮和无效沟通
其实原因很简单，因为业务想要的数据并不一定就是他真正需要的数据
而我们在接到业务的需求之后，需要先想一下这个需求的真正核心目的是什么，如果知道了业务目标，那么就可以把这样一个取数需求变成一个分析类需求，最终的交付形式就成了一份PPT，这样就能避免成为取数机器。

文章插图
假如我们已经知道了业务的真实需求，是否就已经结束了？
当时不是，我们需要通过这个目标确定我们分析的指标，如果你没有清晰的业务目标，那么也就不可能制定出准确的数据指标。
还是这个例子，如果业务人员很专业，让你分析一下这个二手房交易功能的留存率
这时候如果你不去分析业务的分析目的，你还是会陷入误区，所以我一般听到业务人员跟我提这种具体的需求，我都会先反问一句“你分析这个指标的目的是什么”？
如果业务说是为了验证功能的使用率，因为如果用户用过之后还会用，说明这个功能是有价值的。
那么我们就要继续想，为什么要验证这个功能的价值，因为要确保这个功能能带来利润，帮助用户解决一些问题，我们才会添加这个功能。
也就是说我们的分析目的要从产品角度出发，用户为什么要用这个软件？是为了租房子？那么我们就可以用成交率来衡量这个问题，成交率与功能价值的关系显然更加密切。

文章插图
这就是目标思维，这个思维是数据分析的开始，一般不懂业务逻辑或者不懂目标思维的人是很难准备找到自己的分析目的的，所以我们以后在遇到需求的时候，先别急着取数据，先去想想目的是什么？
假设思维
假设思维简单来说，就是通过不断假设、不断论证、不断推理、不断推翻原假设的方式，直到去找到我们最终的真实原因或者结论

文章插图
比如说某APP的转化率下降了，我们不知道是什么原因，可能是业务运营差、可能是用户质量下降、可能是行业因素等等，我们不妨先假设一下：
转化率下降是因为业务运营差
那么为了验证这个观点，我们需要去找运营数据和转化率数据之间的逻辑关系，这就需要用到演绎思维了
如果发现业务运营效果跟以前是一样的，同时其他APP的转化率并没有因为运营而变差，那么就可以推翻这个假设，我们继而重新假设

文章插图
同样的，我们还是要注意假设思维中的一个误区：将假设当做预设。
我们在进行假设的时候，很多数据分析师特别喜欢坚持自己的原有假设，那么最终的论证过程就变成了：

文章插图
比如还是刚才转化率的例子，我们为了证明“转化率低与运营效果差有关系”，就会找各种数据去验证这个假设，如果不能验证，就以为是数据不充分、或者还没找到合适的数据，直到我们去验证了这个假设。