数据分析七大思路[下]

七大思路，只是个虚数指，好比七窍通了六窍，一窍不通。
数据分析的思路是一个整体，单独的一种思路，很容易走进死胡同。硬生生的拆开，很不合适。但避免一次看那么多文字，也怪累的。

上次聊了一种就是“分解思路”，作为开篇，我还是说了，这次来聊其他六种方式。
（1）追踪思路
所有的数据通过一段时间的积累和沉淀后，分析才能发现问题，单一的数字没有任何意义。
（2）结合思路
因为所有的核心数据在一段时间内，具备偶然性和关联性的。单独追踪一个数据的会比较“片面”，无法得出正确结论。哪怕多个维度结合了来分析数据，结论依然可能会不准确。
（3）对比思路
选择“合适的”对比对象，可以是与自己品牌定位相似，也可以是同行业中做的比较好的领头企业。最具有可比性的还是跟自己同层级的，通过对比，才能发现自己差距到底在哪，找到优化的正确方向。
（4）节点思路
节点思路是为了避免节日等元素，影响数值的准确性。在数据分析时需要将大的营销事件作为节点单独标记，数据剔除出来单独进行分析。以免数据由于节日营销而“失真”，影响对店铺日常运营优化方向的判断。
（5）锚点思路
有点类似于A/B测试，锚点是在做业务数据分析中，当存在多个因素影响一个数据指标时，只留一个因素做变量，其他因子保持不变，然后测试这个因子对于最终指标影响的程度。
（6）行为标记思路
将大动作的优化提效，大的需求工具上线应及时标注在数据报表中。以便在后面通过数据检验是否是有效。因为大部分的优化导致的结果，都是“滞后”的。一个大的优化动作，很可能在1个月后才能体现出来效果，甚至是半年后才会有效果。
学习数据分析，应该在日常生活中去关注留意各类信息，尝试用5W2H提问分享法等多类方式方法并结合分析思路去思考问题的因果，这才是数据分析产生实际价值的必经之路。
数据分析的工具、软件、应用，只是来提效的，如何更好更快的掌握这些，后续慢慢再聊。
需要明白的是，分析的目的在本质上还是解决不同的政治文化科技社会下（认知）的人性问题影响的经济问题，在经济问题影响下的资源和利益分配问题。我们在追求效率、价值、幸福美好的过程中，运用数据分析去发现问题背后的逻辑然后解决问题，既快速高效，又是非常有趣的。
最后总结一下，关于数据分析的思路，~利用自己的认知水平和知识范围去理解这些思路，只有当自己是一清二白的时候，去学习经前辈们验证了的方式和方法，最终形成自己的思路，最终用自己的思路解决出来的问题才是数据分析，否则出来的很大程度上就是表哥表姐了。
正确的分析思路，本质上就是要站在一定高度的业务思维逻辑~小白一开始确实有难度，但由浅至深分成五类逐步去学习和实践：1.换位角色扮演；2.深入理解业务指标；3.合理利用现成模型方法；4.持续跟进公司战略和业务目标；5.不断关注行业发展前景和方向，还是可以做的很好，并站得越来越高的。

推荐书籍：《数据分析思维：分析方法和业务思维》