一、什么是数据分析思路？

1、没有数据分析思路的人经常会有以下3种症状。

（1）没有数据分析意识

症状表现：经常会说“我觉得”“我感觉”“我认为”。

这类人一切工作靠拍脑袋决定，而不是靠数据分析来支持决策。这就导致：

写了100篇文章也不知道什么类型的文章用户会喜欢；

推广了10个付费渠道，却不知道钱花得有没有效果；

上线了无数个产品功能，却不知道什么功能对用户更有价值。

他们靠感觉来做事情，而不是用数据分析来做决策。这也是为什么他们浑浑噩噩工作了多年以后，却依然徘徊在基础岗位。

（2）统计式的数据分析

症状表现：做了很多图表，却发现不了业务中存在的问题。

这类人每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计、分析之前已经知道的现象。例如分析结论只是“这个月销售有所下降”，却不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有价值的结论。

他们最害怕老板问这样的问题：为什么这个数据会下降？采取什么措施可以解决问题？

（3）只会使用工具的数据分析

症状表现：这类人平时学了很多工具（Excel、SQL或者Python等），谈起使用工具的技巧头头是道，但是面对问题，还是不会分析。

例如面试或者工作里经常遇到这样的问题

你知道了一家公司App的一周日活跃率，老板交给你以下任务：

a.从数据中你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？

b.提出一个有效的运营改进计划。

你可能有这样的感觉：

面对问题，没有思路，怎么办呢？

面对一堆数据，我该如何下手去分析呢？

这些症状是大部分运营人员、产品经理和数据分析相关从业人员的真实日常写照。

2、那究竟什么是数据分析思路呢？

面对问题，通常的想法是零散的，没有一点思路。如果能将零散的想法整理成有条理的思路，从而快速解决问题，那该多好呀！

有什么方法可以将零散的想法整理成有条理的分析思路呢？这些方法就是分析方法。掌握了分析方法就可以具备这种能力。

将分析方法和盖房子做个类比，分析方法就好比在盖房子前画的设计图，用来指导如何盖房子，是分析问题的思路。数据分析的技术工具好比盖房子中的挖土机等工具。在设计图的指导下才知道如何使用挖土机来盖好房子。同样，在分析方法的指导下你才能知道如何使用工具（Excel、SQL或者Python等）去分析数据，解决业务问题。

如果想零经验转行数据分析，首先需要做到两点：掌握入门工具Excel+具备基本的数据分析思维。不建议自己去找一堆资料抱着啃，因为这样既没体系又不保证效果。入门其实找个免费课听听，了解下基本情况就差不多了。

二、如何快速具备数据分析思路？

前面我们知道了，具备数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。所以，问题倒也变的简单了，只要你掌握常用的分析方法，数据分析思路自然就有了。

常用的分析方法有哪些？

根据业务场景中分析目的的不同，可以选择对应的分析方法。我把常用的分析方法整理到下表了，你直接拿着用就可以了。

如果你的分析目的是想将复杂问题变得简单，就可以使用逻辑树分析方法，例如经典的费米问题就可以用这个分析方法。

如果你的分析目的是做行业分析，那么就可以用PEST分析方法，例如你想要研究中国少儿编程行业。

如果你想从多个角度去思考问题，那么就可以用多维度拆解分析方法，例如找相亲对象，需要从多个角度去分析是否合适。

如果你想进行对比分析，就要用到对比分析方法，例如你朋友问自己胖吗，就是在对比。

如果你想找到问题发生的原因，那么就要用到假设检验分析方法，其实破案剧里警察就是用这个方法来破案的。

如果你想知道A和B有什么关系，就要用到相关分析方法，例如豆瓣在我们喜欢的电影下面推荐和这部分电影相关的电影。

如果你想对用户留存和流失分析，就要用到群组分析方法，例如微博用户留存分析。

如果你想对用户按价值分类，那么就要用到RFM分析方法，例如信用卡的会员服务，就是对用户按价值分类，对不同用户使用不同的营销策略，从而做到精细化运营。

如果你想分析用户的行为或者做产品运营，就要用到AARRR模型分析方法，例如对拼多多的用户进行分析。

如果你想分析用户的转化，就要用到漏斗分析方法，例如店铺本周销量下降，想知道是中间哪个业务环节出了问题。

这几个分析方法是最常用的，掌握它们，可以帮助解决大部分问题。

在工作或者面试中，会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。这三个词语有什么关系呢？其实简单来说，它们都是指分析方法。因为分析方法是将零散的想法整理成有条理的分析思路。有了分析思路，你就具备了分析思维。