一、什么是目标思维
- 比如一个取数需求，思考它的需求背后的目标是什么，为什么需要这个数据。通过分析取数真正的需求，找到真正需要解决的问题，那么就可以把一个取数需求转化成一个完整的专题分析。
- 分析工作中的提数，做指标、做报表本质都是在描述现状。我们应该从业务角度出发，把基础支持与业务的主线（即公司靠什么赚钱）联系起来，要明白的是，是一个个取数需求辅助我们了解整个业务主线。
有了这个良好的开端就可以摆脱取数的怪圈， 通过持续的取数需求-》分析-》取数-》分析，自身能力得到显著提升，那么就可以成为一个专业的数据分析师。主动思考 “取什么数？”, “为什么取”往往比 “怎么取”, “是多少”更重要。
如何找到目标
和业务方对接的时候，广义的5WHY分析法等套路所挖掘的问题太宽泛。
这里可以直接用一句话来问业务方：“你想要达成什么目标。”
使用理性思维来思考问题。
客观严谨：事实+论证过程+观点
避免模糊的名词
- 用具体数据代替形容
- 比如使用数据来表现业绩、制作简历时使用数据体现自己的工作内容。
专业名词不要搞错
了解分析方法：演绎法、归纳法、类比法。
- 思考过程清楚就有持续进步的可能性。
-
观点
表达自己的观点的时候不要揣着答案问问题即不要预设立场然后再论证。
- 例如：使用不同的口径的数据作对比；刻意挑选数据；
- 假设检验≠预设立场。
三、指标思维：搞清楚各种不同的指标类型
- 指标&指标体系
- 指标是衡量业务现状的标准
- 单个指标的意义比较片面，需要多个指标整合成指标体系
- 构建指标体系
- 确定主指标
- 拆分子指标
- 拆分过程指标
- 添加分类维度
- 确定主指标 主指标的制定要根据业务的实际情况，不同的业务的主指标也不同，同一个业务不同阶段的主指标也不同；主指标要根据产品目前所处的阶段特点进行建立。
- 制定主指标可以使用OSM模型。
- Obejective（业务目标） ：用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？ 确定业务目标，如果没有一个清晰的目标，那么也就不可能制定出准确的指标。这也是为什么目标思维是一切问题的根源。
- Strategy（业务策略）：为了达成上述目标我采取的策略是什么？
- Measurement（业务度量）：这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？
- 拆分子指标：根据制定的目标用mece(相互独立、完全穷尽）法则拆分出一个个小指标，做到相互独立。
- 拆分过程指标 ：典型指标就是漏斗模型，漏斗的这个转化过程就是过程指标的体现，通过监控、分析漏斗中的一个个指标来提升目标指标。将需求方的目标拆解到过程指标更有利于推动项目的落地。
- 添加分类维度：维度即某个指标的特征，常见的分类维度有时间、地域、渠道、用户群体等。维度的选择需要符合业务特点。对指标的理解是数据分析师的基本功，不能过度追求分析的招式，也需要扎实的基本功做支撑。
四、逻辑思维能力到底是什么?
- 逻辑推理能力
- 结构化思维能力
- 系统性思维能力
- 三者呈现层层递进的关系
逻辑推理能力
逻辑推理能力主要指能够从散碎的信息中找到有用信息的能力。主要方法有归纳法、演绎法、类比法。
- 归纳法：人们以一系列经验实物或已知素材为依据，寻找出其服从的基本规律或共同规律，并假设同类事物中的其他事物也服从这些规律。 归纳法认为反复出现的东西具有一定规律，因此它的弊端就是容易以偏概全。好处是得出结论的速度快。如果时间有限必须快速决定的话那么使用归纳法是比较好的办法。
- 演绎法：人们以一定反应客观规律的理论认识为依据，以服从该实物的已知部分推理得到实物的未知部分的思维方法。 演绎法的三段论大前提，小前提，结论。相对于归纳法，演绎法结论的准确率更高，这是其优点，弊端在于需要了解问题原因花费的时间更多。
- 运用 1. 用更权威的大前提来提升结论可靠性。
- 找出业务方的逻辑问题，拒绝无意义的需求。 首先要搞清楚对方用了什么推理方法，搞清楚对方的需求。如果是归纳法，那就找出反例来反驳，如果是演绎法，那就针对大前提、小前提和结论提出反例来反驳。
- 平时多深挖逻辑，加强逻辑思维能力。
归纳法：反思是不是有以偏概全的问题
演绎法：是否有大前提、小前提、论述过程的错误，以及能否用更权威的大前提。 - 逻辑推理能力的归纳法演绎法的难点是始终以逻辑推理的方法思考问题
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