16种常用数据分析方法,15种最常用的数据分析方法和模型

你是不是知道了很多数据分析思维，但实际分析的时候也不知道怎么用，今天就带大家学习一下，怎么更好地使用数据分析思维！

我把数据分析的 9 种思维，对应的 9 个英文单词，用首字母组成 3 个模型：GAP、ORS、BDI，分别代表：看见差距、洞见可能、预见指数，简称「三见客」，帮助我们更好地理解现状、分析原因、预测未来。

在我看来，数据分析的 9 种思维，就如同「九阳神功」一般，能让人快速提升内功，带你看见现实与目标之间的差距，洞见各种可能性，并拥有预见未来的智慧，为梦想插上行动的翅膀。

这 3 大模块，就像 3 个圆环，既自成体系，又环环相扣，把它们搭配起来使用，才能发挥出更大的威力。

假如我们把数据分析思维模型比喻为一份古老的做菜秘方，那么：

1. 运用目标思维，就是根据客户下的订单，理解做菜的需求，明确要做什么样的菜。

2. 运用对比思维，就是通过对比不同客户的口味，比较不同菜品的做法，找到最适合客户需求的方案。

3. 运用细分思维，就是对做菜的步骤进行分解，从设计方案，到准备材料，再到切配和烹饪，最后装盘美化，让菜品色、香、味俱全。

4. 运用溯源思维，就是当做出菜的口味不对时，要学会追根溯源，找到真正的问题所在。

5. 运用相关思维，就是找到影响菜肴口味的相关因素，比如，原材料、调味料、烹饪的方法、步骤和流程，等等。

6. 运用假设思维，就是大胆尝试不同的做菜方法，尝一尝新的口味，并检查新方法的有效性。

7. 运用逆向思维，就是有时候可以反其道而行之，这样可能会做出一些创新的菜品。

8. 运用演绎思维，就是理解做菜的原理，并举一反三，做出更多的美味佳肴。

9. 运用归纳思维，就是最后复盘做菜的过程，归纳总结做菜的经验。

不幸的是，有很多数据分析的书籍，就像是一份不完整的做菜指南，它们列举了一些知识点，让人看得是云里雾里，却不知道为什么做和如何行动。

学习如果没有具体的行动指引，那么你很有可能只会得到一堆黏糊糊的东西，而不是美味的菜肴。

1. 学什么？

「学什么」是指为了达成目标，你需要掌握的知识和技能。

把对象分解成理解概念、记住事实和行动程序，经过头脑风暴和初步的分析，就可以开始画出学习导图，让你明白现状与目标之间的差距（GAP），知道学习的瓶颈是什么，将要面临的困难和障碍是什么，以及克服它们的方法有哪些。

2. 为什么学？

「为什么学」是指了解自己的学习动机，学会做正确的事情。

先积极探索不同的可能性（ORS），再专注一个自己喜欢、擅长且有价值的领域，不断精进。

如果你确切地知道自己到底想要什么，将来想成为什么样的人，养成「以终为始」和「要事第一」等习惯，避免做一些无关紧要的事情，就能节省出很多的时间。

3. 如何学？

「如何学」是指你在学习过程中会利用到的资源、环境和方法，学会正确地做事情。

通过预见指数（BDI），对未来做出合理的预测。磨刀不误砍柴工，在这一步做出谨慎的选择，将会对你整体的学习效率产生重大的影响。

前期多花些时间搜索有用的信息，就像站在巨人的肩膀上，做好充分的准备，找到适合自己的标杆和资源，可以让你少走很多弯路，为以后节省大量的时间，因为你的顿悟可能只是别人的常识，而学习资源的质量与效率成正比。

总之，如果缺乏数据分析思维模型的指引，那么数据分析不但无法化解难题，反而可能让问题变得更加复杂。

转载/林骥