【免费下载】数据分析的五大思维方式

发现很多朋友不会处理数据,这个过程叫做数据清洗,中间可能涉及到编程,分析人员是应该学点编程的,后面抽时间给大家介绍一下,今天不讲这个。那今天讲什么呢?今天要讲数据分析的五大思维方式。

首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。

然而,我们还要搞清楚数据分析的目的是什么?目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思)第一大思维【对照】【对照】俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a 和图b 。图a 毫无感觉、管路敷设技术通过管线敷设技术,不仅可以解决吊顶层配置不规范问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

图b 经过跟昨天的成交量对比,就会发现,今天跟昨天实则差了一大截。这是最基本的思路,也是最重要的思路。在现实中的应用非常广,比如选款测款丶监控店铺数据等,这些过程就是在做【对照】,分析人员拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。

第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词,很多作者都会用这样的口吻:经过拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的。我们回到第一个思维【对比】上面来,当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候,【拆分】就闪亮登场了。

大家看下面一个场景。

运营小美,经过对比店铺的数据,发现今天的销售额只有昨天的50%,这个时候,我们再怎么对比销售额这个维度,已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解,拆分指标。销售额=成交用户数*客单价,成交用户数又等于访客数*转化率。详见图c 和图d 图c 是一个指标公式的拆解、管路敷设技术通过管线敷设技术,不仅可以解决吊顶层配置不规范问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

图b 是对流量的组成成分做的简单分解(还可以分很细很全)

拆分后的结果,相对于拆分前会清晰许多,便于分析,找细节。可见,拆分是分析人员必备的思维之一。

第三大思维【降维】是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候,我们不可能每个维度都拿来分析,有一些有关联的指标,是可以从中筛选出代表的维度即可。如下表这么多的维度,其实不必每个都分析。我们知道成交用户数访客数=转化率,当存在这种维度,是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候,我们就可、管路敷设技术通过管线敷设技术,不仅可以解决吊顶层配置不规范问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

以【降维】.

成交用户数丶访客数和转化率,只要三选二即可。另外,成交用户数*客单价=销售额,这三个也可以三择二。另外,我们一般只关心对我们有用的数据,当有某些维度的数据跟我们的分析无关时,我们就可以筛选掉,达到【降维】的目的。第四大思维【增维】

增维和降维是对应的,有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一个运算,增加多一个指标。请看下图。我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有很多人把搜索指数宝贝数=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法,就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后,为了方便我们进行分析,有目的的对数据进行转换运算。

第五大思维【假说】当我们拿不准未来的时候,或者说是迷茫的时候。我们可以应用【假说】,假说是统计学的专业名词吧,俗称假设。当我们不知道结果,或者有几种选择的时候,那么我们就召唤【假说】,我们先假设有了结果,然后运用逆向思维。从结果到原因,要有怎么样的因,才能产生这种结果。这有点寻根的味道。那么,我们可以知道,现在满足了多少因,还需要多少因。如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到最佳路径(决策)当然,【假说】的威力不仅仅如此。【假说】可是一匹天马(行空),除了结果可以假设,过程也是可以被假设的。我们回到数据分析的目的,我们就会知道只有明确了问题和需求,我们才能选择分析的方法。顺带给大家讲讲三大数据类型。这个属于偷换概念,其实就是时间序列的细分,不是真正意义上的数据类型,但这个却是在处理店铺数据时经常会碰到的事情。数据放在坐标轴上面分【过去】丶【现在】和【未来】。第一大数据类型【过去】、管路敷设技术通过管线敷设技术,不仅可以解决吊顶层配置不规范问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

【过去】的数据指历史数据,已经发生过的数据。

作用:用于总结丶对照和提炼知识如:历史店铺运营数据,退款数据,订单数据第二大数据类型【现在】【现在】的概念比较模糊,当天,当月,今年这些都可以是现在的数据,看我们的时间单位而定。如果我们是以天作为单位,那么,今天的数据,就是现在的数据。现在的数据和过去的数据做比较,才可以知道现在自己是在哪个位置,

单有现在的数据,是没什么用处的。作用:用于了解现况,发现问题如:当天的店铺数据

第三大数据类型【未来】【未来】的数据指未发生的数据,通过预测得到。比如我们做得规划,预算等,这些就是在时间点上还没有到,但是却已经有了数据。这个数据是作为参考的数据,预测没有100%,总是有点儿出入的。作用:用于预测如:店铺规划,销售计划三种数据是单向流动的,未来终究会变成现在,直到变成过去。

他人我不知道,但我自己非常喜欢把数据往坐标轴上面放,按时间段一划分,每个数据的作用就非常清晰。、管路敷设技术通过管线敷设技术,不仅可以解决吊顶层配置不规范问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上(因为无知到没有认知),往往会看到一些秀技性的数据分析图表,以及好看的词云等等。年少无知的我,只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽,真牛逼”,然后在被秀了一脸后,并没有明白对方想说什么,空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的,也是洗脑的一种重要手段,洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了,你的分析是为了干啥,通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法: 一、象限法 就是划定几个坐标轴,让每一个数据在象限中找到自己的角色,比如打工这个事吧,就是要让你忙,就是要给你一堆事,于是重点出来了,这么多事孰重孰轻,孰急孰缓,跟打工皇帝学时间管理,事情要按照紧急程度和重要程度进行划分,以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看,多维法和象限法联系紧密,无非就是象限法之间的界限清晰明显,多维法之间的维度不是严格意义的隔开,比如高度、富有、颜值,这到底算象限分类还是维度分类,或者说当象限多了,采用多维来理解效果更好,比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些,维度与维度之间是有相对联系的,虽然不是那么绝对,但是也不是完全不相关。

但是多维法呢,正是由于维度与维度之间的关系,会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真,最典型的例子是田忌赛马,上中下三个维度的马均是齐王更厉害,那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到,但是通过男女入取率判断性别歧视合适么,每个学院的女生录取率都高,但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现,那么这到底是哪种性别歧视呢,数字不会骗人,但是分析洗脑会骗人,分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论,可以通过切方块的方式,不断缩小分析的维度,不断深入挖掘,可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑,对上是为决策或了解情况提供支撑,只有下面有素材,才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了,如果没有材料做支撑,那怎么办。简单,没有条件那就为它创建条件嘛,我先假设一个基础,然后根据这个基础大肆分析,水平体现出来了,偏好结论也体现出来了,其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的,有的就是一个感觉,有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路,虽然不是严格意义的1+1=2,但是可以严谨告诉别人1+1>1,而且面对那么多的未知,不将几个未知进行假设,如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得,指数法是一个装逼指数最高的方法,首先指数就已经狠专业了,在专业的基础上进行专业的分析,还有什么更专业的事情么。但是

五大思维能力之教学策略探索(上)

五大思维能力之教学策略探索(上) 文/东方之星幼儿教育研究所刘卿陈丽梅东方之星的思维课程直接指向五种思维能力——理解力、判断力、记忆力、解决问题能力和创造性思维能力的培养,这五种能力也是幼儿园其他一些课程非常关注的领域。本文通过对五大能力教学策略的一些分析和讨论,希望能帮助教师更好地把握思维课程中能力培养的关键要素,更有效地实施课程。 一、理解力 理解力是五种能力中最基础的一种,在学前期,很多教育活动的目标都指向理解力的培养,例如理解某种类别(如三角形)、关系(如方位关系)、规律(如对称)等。 1.归纳与总结 鉴于学前儿童的思维特点,在发展理解力的时候,大都遵循“先操作,后总结”的方式。如,在《图案乐园》这个游戏中,要学习“对称” 的排列规律,不是直接由教师讲解,而是先让幼儿用材料进行按规律填补空白的操作,再总结图案的排列规律。所以归纳总结是发展理解力的一个重要策略。课程中经常会出现这样的情况:活动上得热热闹闹,幼儿操作得也很好,操作完了戛然而止,总让人感觉少了点什么。幼儿对事物的感知往往是在感性层面的,怎么把这种感性层面的认识上升到理性层面,使幼儿产生更一般化的概念呢?归纳与总结必不可少。而有效的归纳与总结应把握以下两个要点。 对认知点的理解与提炼。既然是理解的活动,对于要认知的目标,教师自己一定要完全掌握。如认识正方形,归纳总结的时候要提出哪些要点,正方形有哪些特征,这些内容在课前教师就应该整理提炼好。虽然幼儿园不同于小学教育,不需要去严格地解释概念和定理的定义,但是不能完全凭感觉走,对概念等随意解释,而要给幼儿一个科学的认识。所以教师在开始活动前,要翻一翻教科书和相关资料,总结和提炼一些要点,这是一个非常必要的过程。 转化为通俗的语言表述。认知点往往是一些抽象的概念、规律,对于幼儿来说,要转换为他们能理解的通俗的表述。如,在《图形娃娃》这个游戏开始的活

数据分析能力的八个等级

数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样,你会发现分析方法的能力也存在差异,从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度,把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么?什么时候发生的? 示例:月度或季度财务报表 我们都见过报表,它们一般是定期生成,用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的,但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答:有多少数量?发生了多少次?在哪里? 示例:一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是,让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答:问题到底出在哪里?我该如何寻找答案? 示例:对各种手机类型的用户进行排序,探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能,可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋,发现问题所在。 4. 警报 回答:我什么时候该有所反应?现在该做什么? 示例:当销售额落后于目标时,销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题,并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。

5. 统计分析 回答:为什么会出现这种情况?我错失了什么机会? 示例:银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析,比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答:如果持续这种发展趋势,未来会怎么样?还需要多少?什么时候需要? 示例:零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一,各行各业都用得到。特别对于供应商来说,能够准确预报需求,就可以让他们合理安排库存,既不会缺货,也不会积压。 7. 预测型建模 回答:接下来会发生什么?它对业务的影响程度如何? 示例:酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户,并希望展开一次市场营销活动,那么哪些人会是最可能响应的客户呢?如何划分出这些客户?哪些客户会流失?预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答:如何把事情做得更好?对于一个复杂问题来说,那种决策是最优的? 示例:在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下,请您来给出IT 平台优化的最佳方案,以满足每个用户的需求。 优化带来创新,它同时考虑到资源与需求,帮助您找到实现目标的最佳方式。

分析问题的7种思维方法

史上最全|分析问题的7种思维方法(职场人必备)2018-07-25 21:00 不管是在职场中还是生活里,我们都会遇到很多问题,如果没有清 晰全面的思维方式,问题面前,势必难上加难。今天,给大家带来 一些经典好用的思维方式,其中如思维导图、金字塔原理等都是小 培个人力荐的哦~也希望朋友们学起来,用起来,遇到问题时候快 速分析,解决掉它们! 以下信息均整合于网络各处,小培仅做汇编分享。来源:@培训人 社区转载请予以说明 6顶思考帽法 白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽。英国学者爱德华·德·博诺(Edward de Bono)博士开发。 “6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具,避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”,而非“本身是什么”,是寻求一条向前发展的路,而不是争论谁对谁错。 在工作中运用6顶思考帽,将会使混乱的思考变得更清晰,使团体中无意义的争论变成集思广益的创造,使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子,所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。

人的思维是通过提问来引导的,一个人是积极还是消极,取决于他给自己提的问题。同样的下雨天,消极的人在统计因为下雨,给自己带来的损失,积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。 SWOT分析法 四个英文单词的缩写,Strengths Weaknesses Opportunities Threats。 最早由美国旧金山大学管理学教授提出,由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。

用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析,机会和威胁是对于外部环境的分析。 这个模型可以用于多种方面,任何和商品,贸易,竞争有关系的都适用,而人也是一种商品。在工作中,这个模型同样可以帮助你理清现状,分析问题。 麦肯锡7步分析法 来源:麦肯锡公司 善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物,任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力,反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法,不仅对于解决企业问题非常有效,对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。

读书笔记|《数据分析思维:分析方法和业务知识》

读书笔记|《数据分析思维:分析方法和业务知识》 ● 笔记 ●第1篇方法 ●第1章业务指标 ●如何理解数据 ●弄清楚每一列的含义 ●对数据进行分类 ●用户数据:我是谁 ●性别 ●年龄 ●地区 ●行为数据:我做了什么 ●点击某个菜单的次数 ●分享量 ●收藏数 ●产品数据:卖什么 ●文章标题 ●日期 ●阅读量 ●常用的指标 ●用户数据指标 ●日新增用户数 ●一个产品如果没有用户增长,,用户就会慢慢减少 ●活跃率 ●= 活跃用户数/总用户数 ●日活跃用户数 ●周活跃用户数 ●月活跃用户数 ●注意:统计人数要去掉重复的数据,同一个人在一个区间里面只计算一次 ●留存率

●= 第1天新增用户中,在第N天使用过产品的用户数/第1天使用过产品的用 户数 ●次日留存率(N=2) ●第7日留存率(N=7) ●第30天留存率(N=30) ●为什么关注留存 ●留存可以评估产品功能对用户的粘性 ●留存低 - 粘性小 - 就要找到用户流失的原因 ●行为数据指标 ●PV - Page View 访问次数 ●UV - Unique View 访问人数 ●转发率 ●= 转发某功能的用户数/看到该功能的用户数 ●转化率 ●店铺转化率= 购买产品的人数/到店铺的人数 ●广告转化率= 点击广告的人数/看到广告的人数 ●K因子 - K factor ●平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请到人转化为新用户的转化率 ●当K>1时 - 新增用户数就会像雪球一样增大 ●当K<1时 - 新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长 ●产品数据指标 ●总量 ●成交总量 ●成交数量 ●成交总额GMV - Gross merchandise volume - 流水 ●= 销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 ●访问时长 ●人均 ●人均付费(ARPU 或客单价)= 总收入/总用户数 ●ARPU - Average revenue per user ●付费用户人均付费(ARPPU) = 总收入/付费人数

人人都应该掌握的9种数据分析思维

人人都应该掌握的9种 数据分析思维 说到数据分析,啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容,往往因为数学就令很多人望而却步了。 今天给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路,希望大家能喜欢~ 思维01 分类 分类分析的目标是: 给一批人(或者物)分成几个类别,或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子:“京东的用户中,有哪些会在618中下单?” 这就是个典型的二分类问题:买or不买。

分类分析(根据历史信息)会产出一个模型,来预测一个新的人(或物)会属于哪个类别,或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式: 形式1:京东的所有用户中分为两类,要么会买,要么不会买。 形式2:每个用户有一个“会买”,或者“不会买”的概率(显然这两个是等效的)。“会买”的概率越大,我们认为这个用户越有可能下单。 如果为形式2画一道线,比如0.5,大于0.5是买,小于0.5是不买,形式2就转变成形式1了。 思维02 回归 回归任务的目标是:

给每个人(或物)根据一些属性变量来产出一个数字(来衡量他的好坏)。 举个栗子:每个用户在618会为京东下单多少钱? 注意回归和分类的区别在:分类产出的结果是固定的几个选项之一,而回归的结果是连续的数字,可能的取值是无限多的。 思维03 聚类 聚类任务的目标是: 给定一批人(或物),在不指定目标的前提下,看看哪些人(或物)之间更接近。 注意聚类和上面的分类和回归的本质区别:分类和回归都会有一个给定的目标(是否下单,贷款是否违约,房屋价格等等),聚类是没有给定目标的。

举个栗子:给定一批用户的购买记录,有没有可能分成几种类型?(零食狂魔,电子爱好者,美妆达人……) 思维04 相似匹配 相似匹配任务的目标是: 根据已知数据,判断哪些人(或物)跟特定的一个(一批)人(或物)更相似。 举个栗子:已知一批在去年双十一下单超过10,000元的用户,哪些用户跟他们比较相似? 思维05 频繁集发现 频繁集发现的目标是: 找出经常共同出现的人(或物)。 这就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了:

儿童思维的五大特点

儿童思维的五大特点 /h1 特点一、模仿思维 孩子喜欢模仿,这可不是他的错,因为这是他的思维特点所决定的。听听这个有趣故事:尼克和他的爸爸一起去探望祖母。火车上,尼克时时把脑袋伸出窗外。爸爸说:“尼克,安静些!别把脑袋伸出窗外。”但尼克仍然把脑袋伸出去。于是爸爸很快地拿掉了尼克的帽子,飞快地把它藏在身后,说:“看,帽子被风吹掉了。”尼克害怕了,他哭了,想找回帽子。爸爸说:“吹声口哨,帽子或许就会回来的。”尼克凑到车窗外,吹起了口哨。爸爸很快地把帽子放到尼克的头上。“哦,真是个奇迹。”尼克笑了。他很高兴,模仿爸爸的动作,飞快地拿掉爸爸的帽子丢出窗外,“现在该轮到你吹口哨了,爸爸!”他快活地说。小尼克以为爸爸的帽子也能找得回来呢。孩子学习的方式主要是在模仿。他们的模仿能力是很强的,但只是简单地模仿。所以在孩子面前,你要更好地约束自己,避免那些不好的坏习惯让孩子模仿。 特点二、单向思维 如果你教给孩子1+1=2,但你千万别认为他已经懂得2-1=1,因为他只能从左边推到右边,不能从右边推到左边。又如,两只同样矮而宽的杯子装着同样多的水,其中一只杯子中的水被倒入另一只高而窄的杯子里,那么让孩子比较哪个杯子里的水比较多时,可能就会出现高而窄的杯子里水多的时候,因为这时他还不能很好的利用运算来解决问题,而利用的只是他们仅有

的直观经验。所以在传授孩子知识时不能想当然地认为他也能自己做一些逆向思维。 特点三、形象思维 你在孩子简单运算的时候,比如还是1+1=2,知道1+1为何等于2对于孩子来说是一个质的飞跃。如果您说一支铅笔加上一支铅笔,等于两支铅笔;一个苹果加上一个苹果等于两个苹果,他知道了1+1=2的道理,但以后他在算1+1=2的时候,也还是要借助实物的。经过形象思维的积累,他才能从一个一个的实物中提取出抽象的数字概念。所以在教宝宝学数学更要利用直观教具,让幼儿自己从实物中得到抽象概念。 特点四、主次不分 有这样一个小笑话,杰克放学回家,母亲看见他满脸血迹,就问道:“杰克,你又打架了?怎么丢了两颗牙齿!”杰克急忙说道:“妈妈,牙齿没有丢,我把它们放在口袋里了!”可见,孩子完全没有搞清楚妈妈的意思,妈妈责备的是他又和别人打架了,他却说牙齿没有丢。从孩子的观念来看,牙齿确实没有丢,因为丢的意思对他们来说是找不到了,不见了,而他的牙齿还放在口袋里这能算丢吗?还有一则笑话,也能说明这个问题。一个母亲对孩子说:“留神别吃下苹果里的虫子。”宝宝说:“为什么我要留神呢?该让它留神我才是。”这才是孩子的可爱!所以,幼儿说话抓不住问题的关键,父母要保持足够的耐心来倾听。 特点五、单维思维

数据分析必备的三大能力体系

数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发,介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出: 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体 的、系统的思维框架; 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值?我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面,企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。

做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴,都会发现数据分析的重要性, 但是在工作中,我发现很多小伙伴们都不太会处理数据,更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作,当然中间可能涉及到编程,数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的,我作为外行,是不敢班门弄斧的,如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。(感谢统计学老师) 首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而,我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比,就会发现,今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路,也是最重要的思路。在现实中的应用非常广,比如选产品丶监控增量等,这些过程就是在做【对照】,决策BOSS们拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜,虽然法律增量少,好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析拆分不等于分析,呃,分析包含拆分,拆分能帮助我们找出原因(这简直是终极意义啊)。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻:经过数据拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的?

七年级道德与法治五种思维模式、答题技巧

五大思维模式 初中品德课运用的“五大思维”主要有并列、因果、辩证、层进、混合五种思维,其中并列思维便于掌握,使用频率最高。 辩证思维 例题一: 2014年“冰桶挑战赛”活动的视频在微博上热传。所谓“冰桶挑战赛”就是要求参与者在网上发布自己被冰水浇遍全身的视频内容,然后便可要求其他人来参与这一活动,目的是让更多的人知道被称为“渐冻人”的罕见病,希望达到募捐善款的目的。这种以游戏的方式来宣传救助罕见病“瓷娃娃”的活动,引起了很多人的响应。 当活动来到你身边时,你会参与吗?请说说你的理由。 答案一:我会参与“冰桶挑战赛”活动。我们生活的社会是一个互帮互助的社会,更应该是一个人人互相关爱的社会。在参与社会公益活动的过程中,我们既承担着社会责任,又在帮助他人,并使自己的价值在奉献中得以提升,还会带动更多人参与进来,积极投身公益事业。这是对生命的尊重和肯定。我们在维护他人生命健康的同时也提升了自己生命的价值。这有助于和谐社会的创建,密切了人际关系,符合社会主义核心价值观的要求,是精神文明创建活动的又一种形式,值得肯定和提倡。 答案二:我不会参与“冰桶挑战赛”活动,这不符合公益活动的初衷。参加公益活动是每个公民的责任和义务,但是公益活动应该是内容大于形式,而追求形式上的夺人眼球,违背了公益事业的宗旨。但是参与的人只是为了娱乐游戏,哗众取宠,并没有转化为关爱“渐冻人”的实际行动,这样使实际救助效果大打折扣。“冰桶挑战赛”也不是合适每一个人,对体质偏弱的人会造成伤害。而且冰水的制作要耗费大量的资源,这也不是活动的初衷。另外,个人的力量是有限的,救助更应该需要国家、社会发动各方面的力量,而仅仅靠这个活动来救助是很有限的。应该采用更为积极有效的方式来投身到救助活动中,真正使“渐冻人”感受到社会的温暖和保障。 例题二: 现代社会,宠物狗作为人类的亲密伙伴,已经成为许多人的“家庭成员”。在很多小区,闲暇时人们“遛狗”成了小区一景,甚至有的小区专门建立了“遛狗小区”。实施一段时间后,人们褒贬不一。 你赞成建立“遛狗专区”吗? 答案一:赞成。这是一种人与人之间宽容、理解、与人为善的表现。遛狗是一种正常的生活情趣,可以排遣寂寞,可以健身娱乐,有益身心健康。建立遛狗专区,可以让更多的人更好地享受遛狗的乐趣,同时也可以避免宠物伤人,减少遛狗对小区交通、环境的影响。 答案二:不赞成。这样做并不能真正解决“遛狗”所产生的问题。遛狗是一种健康的生活情趣,但是建立遛狗专区,无形中剥夺了其他人的权利,压缩了其他人的生存和生活空间,而且,建立遛狗专区,并不能杜绝一些人在遛狗专区外遛狗,狗也难免越界跑到遛狗专区以外,这样,反倒使“遛狗区”无限扩大,不如不设立。总之,设立无法律依据,有侵权嫌疑,实施操作难度大,不赞成这种做法。 例题三:

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源:学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面

大数据的大价值:大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值:大数据五大成功案例深度解析 ?作者:Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象,相反,包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出,在推动大数据企业应用方面,真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内,虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至,认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用,但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商(前两家为SAP客户),为我们带来了详实的大数据案例报道,非常有参考价值,原文转载如下:就在制作这期“大数据专题”时,编辑部发生热烈讨论:什么是大数据?编辑记者们旁征博引,试图将数据堆砌的商业案例剔除,真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司?我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量?同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称,3月23日,阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论,它收购的真是一家大数据公司吗? 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候,各级政府不太需要“大数据”,形成决策的关键性数据只有一个数字比率(GDP)而已;其二,对于行业主管机构来说,它们拥有大量原始数据,但它们还在试探、摸索数据开放的尺度,比如说,是开放原始数据,还是开放经过各种加工的数据?是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司,还是将数据开源,与各种各样的企业共享?其三,数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域,硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此,没有人否认数据革命的到来,尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向,百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA(中国男子篮球职业联赛)也学起了NBA(美国男篮职业联赛)五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间,大量的资本投资一些新型数据工具公司,根据美国道琼斯风险资源(Dow Jones VentureSource)的数据,在过去的两年时间里,11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年,SAP 市值已经超过西门子,成为德国市值最高的上市公司,而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化,去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入,增长了142%。 但是,大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时,我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch鰊berger)的《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书,作者相信,未来,数据会成为有价值的资产。假以时日,它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1:农夫山泉用大数据卖矿泉水

企业家应具备的五大思维

企业家应具备的五大思维 企业家是运用智力、精力、能力对自己投资或受聘的企业,进行经营管理并创造经济和社会效益的卓越的企业管理者。 当今市场,千万企业你方唱罢我登场,各领风骚三五年,竞争日益激烈,形式更加纷繁复杂。那么,企业间的竞争靠的是外化的品牌、广告、形象、公关、服务吗?靠的是更加深层的战略、资本、商业模式吗?回答是否定的,这些都是企业经营活动的必不可少的手段。企业间竞争的真正核心是创造并运用这些经营手段的企业家思维。那么,当今企业家应该具备什么样的思维,笔者认为,一个企业家的思维,既有与各行业卓越人士相同的追求卓越,不断超越自我的思维特征,更有经营企业的特殊思维。主要有共赢思维、超前思维、整合思维、危机思维、哲学思维五种形式。 共赢思维 企业家在思考企业生存和发展时,不是孤立的从企业自身的利益出发,而是寻求为同行业、同地域企业做大做强的宏观战略与策略,然后通过企业自身的努力,获得自己应有的份额,而不是思考如何将竞争对手置于死地。 好记星在2004年开发市场时,确定了“要把市场总量放大、从原有的品牌中分掉一些市场、颠覆整个市场格局”的三条策略,最终目标是:成为电子词典市场老大,成为学生英语教育市场老大。 为此,他们从当时市场三大主力品牌好易通、记忆宝、文曲星中各取一个字,即好易通之“好”,记忆宝之“记”,文曲星之“星”,创造了一个“兼济天下”的品牌--“好记星”。从2004年5月启动市场以来,他们强化“学英语,单词是关键”的差异诉求,“一台好记星,天下父母情”的情感诉求,配以央视黄金时段的广告发布,保健品式整版报纸广告的广告模式,电视购物与终端POP双管齐下的渠道策略,使英语电子词典市场迅速升温。不仅好记星旺销,也带动了老品牌的销售,同期还涌现出乾坤英考王、e考通、e百分、ee星、诺亚舟新品牌电子词典。经过3年,好记星牢牢的坐上了英语电子词典头把交椅。2004年销售额2亿,2005年12亿,2007年达到创纪录的20亿。 当今市场,任何企业都无法独占,与其时时想着对手,把精力、手段、财力放在吃掉同行上,不如把精力、手段、财力放在把市场做大上,蛋糕做大了,企业分得的那份数量自然会增加,同行业的企业也可以从中获益,成为真正的竞争队友。如果击垮了竞争对手,既失去了竞争者,也失去了激励者。如同体育场上的长短跑竞赛,如果没有跟跑者,一个人的跑步,既孤独,也寂寞,很难创造好的成绩。有了跟跑者的追逐,跑在前面的运动员,哪敢掉以轻心。其实共赢思维的本质就是“利人”思想。华人首富李嘉诚在总结自己从商心得时说:做生意要“打出以利人为先的牌”,“小利不舍,大利不来”。透过李嘉诚的心得,我们可以看到,李嘉诚之所以成为华人首富,其共赢思维更是重要因素之一。 因此,新世纪企业家要想在市场上获得更大的份额,一定要树立“利人利己”的共赢思维,

数据分析的五大思维方式

发现很多朋友不会处理数据,这个过程叫做数据清洗,中间可能涉及到编程,分析人员是应该学点编程的,后面抽时间给大家介绍一下,今天不讲这个。那今天讲什么呢? 今天要讲数据分析的五大思维方式。 首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而,我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比,就会发现,今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路,也是最重要的思路。在现实中的应用非常广,比如选款测款丶监控店铺数据等,这些过程就是在做【对照】,分析人员拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词,很多作者都会用这样的口吻:经过拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来,当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候,【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美,经过对比店铺的数据,发现今天的销售额只有昨天的50%,这个时候,我们再怎么对比销售额这个维度,已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解,拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价,成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解

数据分析的基本思想

用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用数据说话 数据本不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例,从数据分析的角度来解读,看看能不能开出新花?为防止大家案例疲劳,我尽量用新的表达方式把故事罗嗦一下! 话说郭靖和杨康,被成吉思汗派去美丽的桃花岛进行射雕牌运动鞋的市场拓展。郭靖和杨康一上桃花岛就惊讶地发现这里的居民全部赤脚,没有一个穿鞋的,不论男女还是老少,莫不如此。杨康一看,倒吸了一口凉气,说:唉!完了,没啥市场!郭靖却不这么认为,马上掏出了新买的IPHONE4G给铁木真打了个长途加漫游的汇报电话。面对桃花岛这个空白的市场,郭靖电话里这么说:“桃花岛人口众多,但信息闭塞。现在全岛居民,全部赤脚。在运动鞋市场上没有任何竞争对手,茫茫蓝海,市场将为我独霸!可喜,可喜啊!”这个时候,咱现场做个调查,假如你是成吉思汗,你会怎么抉择?(投资Y1人,不投资的N1人。) 这个时候杨康听不下去了,马上抢过电话,说到“大汗,别听郭靖瞎嚷嚷!市场虽然没有竞争,但并不就一定是蓝海。在全球化竞争的大背景下,这么轻而易举的就让我们找到了蓝海,您觉得可能吗?难道阿迪、耐克、彪马、锐步这些国际巨头都是棒槌,会发现不了?我看肯定是岛上几百年不穿鞋的生活习惯,短期内无法改变,所以各路群雄,都只能望而止步!可惜,可惜啊!”听了杨康的论述,铁木真又该如何选择呢?请大家举手表态。(愿意投资Y2人,不愿意投资的N2人。)姜是老的辣!成吉思汗比较理性,他只说了一句:“继续调研,要用数据说话!”就把电话挂了! 一个星期之后,杨康率先给BOSS汇报了。不过他没有选择打电话,而是改发E—MAIL。原因有三:一是全球通资费太高了,钱要省着点花;二是杨康有点小人,他担心郭靖听了他的表述后,剽窃他的思想;三是他写了一份详细的调研报告,电

管理者的五大思维 ----如何提升管理效率

管理者的五大思维----如何提升管理效率 活动主题:管理者的五大思维 ----如何提升管理效率 活动地点:杭州市区(酒店待定) 活动时间:2011年8月31日下午13:30––17:30 请提前30分钟入场 活动费用:免费 报名方式: 活动说明 课题背景 BACKGROUND 目前中小型民营企业正处于受银根紧缩、外汇压力的环境,日趋激烈的全球化市场竞争实际是人才的竞争,员工是企业最重要的资源,企业面临招工难?制度落实难?留人、育人、砍人系统如何建立?如何转变员工的思维模式、提高员工的行动力,加强团队凝聚力,如何预防推卸责任?如何协调各部门沟通?如何打造一个有文化的团队?在上下游企业倒闭对本企业发展产生严重影响的情况下,企业如何化险为夷,顺利度过这次危机?重复旧的行为,只能得到旧的结果。重复错误的行为,只会持续出错!学习他人证明有效的方法,节省您摸索的时间,特邀中国最具影响力的企业运营专家贾洪波老师共同与您探讨如何修炼企业内功! 课程内容 SUMMARY 如何分辨自己的思维模式、如何应用到工作中 针对企业人难招、人才流失、人才储备的操作建议 如何建立人才开发和淘汰机制 制度落实的操作建议 如何打造一个有文化、凝聚力的团队 管理者的五大思维

----如何提升员工的执行力 第一部分:责任思维 1、优秀管理者的共同特点:责任思维 2、管理者的两种思维方式 3、透过责任思维来引出两条操作建议 第二部分:成果思维 1、什么是真正的成果?(苦劳和功劳) 2、企业和客户的关系,老板和员工的关系 3、任务VS成 果 4、企业靠成果生存,员工靠成果发展 5、管理干部要什么?企业老板要什么?第三部分:狼性思维 1、建立提升以及淘汰机制 2、建立培训及开发人才机制 3、如何建立危机感 第四部分:管理的操作建议

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 作者:张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析

数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 大数据是数据数量上的增加,以至于我们能够实现从量变到质变的过程。 如:照片到电影,一分钟一张,一秒钟一张,一秒钟24张成了电影 量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响 离散思维向连续思维转换 让我来告诉大家,美国有一家创新企业https://www.360docs.net/doc/5c19221227.html,。它可以帮助人们做购买决策,告诉消费者什么时候买什么产品,什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据,然后帮助数以十万计的用户省钱,为他们的采购找到最好的时间,提高生产率,降低交易成本,为终端的消费者带去更多价值。 在这类模式下,尽管一些零售商的利润会进一步受挤压,但从商业本质上来讲,可以把钱更多地放回到消费者的口袋里,让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司,在几个星期前,被ebay以高价收购。

五大思维能力内容逻辑思维能力测试20题

五大思维能力内容逻辑思维能力测试20题 五大思维能力内容【逻辑思维能力测试20题】 五种思维能力包括:创造性、系统性、深刻性、敏捷性、灵活性 1、创造性 创造性指思维活动的创造意识和创新精神,不墨守成规,奇异、求变,能够创造性地提出问题和创造性地解决问题。突出表现在:一独立性、二分散性、三是新颖性。 一,加强学习的独立性,保持应有的好奇心。二,增强问题意识,在课堂听讲和读书学习中,注意发现问题,提出问题。三,注重思维的发散,在解题练习中进行多解、多变。 2、系统性 系统性指善于抓住问题的各个方面,又不忽视其重要细节的思维品质。考虑问题,总是要从整体出发,能够很好地处理整体与局部的关系。 系统思维,可以使一个人变得非常理智,而且统筹能力及预见能力会得到很大的提高,而系统思维能力对一个领导者来说是不可或缺的能力。 3、深刻性 深刻性指思维活动的抽象和逻辑推理水平,表现为能深刻理解概念,分析问题周密,善于抓住事物的本质和规律。每当遇到

问题时,尽可能地寻求其规律性,或从不同角度、不同方向变换观察同一问题,以免被假象所迷惑。” ; 4、敏捷性 敏捷性是指思维活动的反应速度和熟练程度,表现为思考问题时的快速灵活,善于迅速和准确地作出决定、解决问题。要熟练掌握适宜阶段的基础知识和基本技能,熟能生巧,不要一味图进度快、难度高。 5、灵活性 “灵活性”包括四个方面: 一是思维起点的灵活性,即能否从不同的角度、方向、方面按照不同的方法来解决问题; 二是思维过程的灵活性,即能否从分析到综合,从综合到分析,灵活地进行综合分析; 三是概括和迁移能力,是否愿意和善于运用规律,能否触类旁通; 四是思维的结果是不是多种合理而灵活的答案。” ; 向左转|向右转 扩展资料 思维能力的训练是一种有目的、有计划、有系统的教育活动。对它的作用不可轻估。人的天性对思维能力具有影响力,但

如何建立数据分析的思维框架

如何建立数据分析的思维框架 曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则。请看正文。 作者:秦路来源:知乎|2017-01-16 15:44 收藏 分享 曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则: 不是我觉得,而是数据证明 这是一道分水岭,―我觉得‖是一种直觉化经验化的思维,工作不可能处处依赖自己的直觉,公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现,它依托于数据导向型的思维,而不是技巧,前者是指导,后者只是应用。 作为个人,应该如何建立数据分析思维呢? 建立你的指标体系 在我们谈论指标之前,先将时间倒推几十年,现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话: 如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。 所谓衡量,就是需要统一标准来定义和评价业务。这个标准就是指标。假设隔壁老王开了一家水果铺子,你问他每天生意怎么样,他可以回答卖的不错,很好,最近不景气。这些都是很虚的词,因为他认为卖的不错也许是卖了50个,而你认为的卖的不错,是卖了100。 这就是―我觉得‖造成的认知陷阱。将案例放到公司时,会遇到更多的问题:若有一位运营和你说,产品表现不错,因为每天都有很多人评价和称赞,还给你看了几个截图。而另外一位运营说,产品有些问题,推的活动商品卖的不好,你应该相信谁呢? 其实谁都很难相信,这些众口异词的判断都是因为缺乏数据分析思维造成的。老王想要描述生意,他应该使用销量,这就是他的指标,互联网想要描述产品,也应该使用活跃率、使用率、转化率等指标。 如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。 了解和使用指标是数据分析思维的第一步,接下来你需要建立指标体系,孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样,指标也能结构化,也应该用结构化。

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