如何用数据分析思维解决实际案例

很多人以为做数据分析师要学习python要学习MYSQL要学习SAS要学习R要学习......似乎看起来学习工具很重要。

但是那么多人学习技能技术，还是做不好数据分析。面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑，单单会工具和技能是不够的，还必须拥有数据分析思维。

我举个简单的例子

你的老板希望开发一个新类目。那你做为数据分析师要怎么去做？

如果你没有一个真实的企业项目做过，没有数据分析的思维，你可能拍脑袋地决定了做这个类目。

不是我觉得，而是数据证明

工作中不能事事都靠拍脑袋决定，公司发展更不能依赖于此。作为数据分析师，你需要用数据来说话。

建立你的指标体系

我们需要统一标准来定义和评价业务，这个标准就是指标。你和老板说这个类目好、这个类目有很多人做，这些词都是虚的，这个类目好这个类目有很多人做，我们进入这个类目的成本会很大，因为这可能是个红海类目。

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？

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。

如果你不能用指标描述业务，那么你就不能有效增长它。

了解业务

了解公司业务，你的公司是做茶叶的，那你的新类目就不能脱离茶叶。

数据分析师是需要大量的逻辑思维训练，但我们自己做好还不够，我们的工作必须和业务方沟通，帮助他们解决实际的业务问题，和业务部门积极沟通。

如果你想让你的分析有价值，一定要选对方向，这和你了解公司和市场业务的熟悉度有关。

运用一些现成的模型

大致想好方向之后，就要考虑从什么维度分析，用什么模型来做分析。这个时候就体现出一名数据分析师的基本功了。很多的模型里面就已经包含了数据分析的思路，除了运用模型之外，还要熟悉分析工具，熟悉工具能使分析的工作更有效率。

数据分析复杂性：

业务分析的复杂性

技术分析的复杂性

跨部门沟通

数据分析的分析思维来自于你的大脑，所以多思考、多学习。