
一、逻辑思维
逻辑思维即明白价值链,明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉,要细致和慎密,要清楚充分性和必要性的关系。 实际上也就是指:你需要那些数据?如何获得这些数据?数据之间的关系如何?
二、向上思维
在 看完数据之后,要站在更高的角度去看这些数据,站在更高的位置上,从更长远的观点来看,从组织、公司的角度来看,从更长的时间段(年、季度、月、周)来看 ,从全局来看,你会怎样理解这些意义呢?也许向上思维能让你更明白方向。 该思维方法的关键是:建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据,不做井底之蛙。
三、下切思维
数 据是一个过程的结果反映,怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相,需要我们下切思维,把事物切细了分析,把过程拆分细了分析。此时 关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。也就是说那些数据需要分解分析?这也如同 显微镜原理。
四、求同思维
当一堆数据摆在我们面前时,表现出各异的形态,然而我们却要在种种的表象背后,找出其有共同规律的特点。 关键是找到共性的东西进行分析,还要客观。 实际上就如同:现在的整体数据表现出什么问题?是否有规律可行?
五、求异思维
每一个数据都有相似之处,同时,我们也要看到他们不同的地方,特殊的地方 。 这就需要对实际情况的了解,对日常情况的积累,对个体情况的了解,对个体主观因素的分析。 正如:你了解你的下属员工吗?如何帮助她们分析问题,从自身找到解决方案。
六、抽离思维
当 你从一个旁观者的角度不思考看待数据时,你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义,我们迷失方向,忘记了自己的价值,同时深受情绪 困扰。这时,你用用抽离思维更加能够帮助到你。 关键是要用多种分析方法,多角度看问题,不要钻牛角尖,多学习别人的好方法,学会集思广益,发散性思维。 比如说:你的学习能力和方法有效吗?
七、联合思维
很多销售数据,需要我们能站在当事人的角度去思考和分析,这样你才会理解人、事、物。 关键在与多了解当事人的情况,学会换位思考。 比如:你了解你周边的情况吗?你了解你周围的人吗?
八、离开思维
通过数据分析,你发现你处在一个不太有利的地位,那么,此时,你就要有离开思维去替你想办法,离开困境 。 关键是学会自我调节,自我放松。 实际情况如:遇到难解的结,你怎么办?
九、接近思维
怎样达成目标,实现销售增长,这时候你需要接近思维来帮助你 。 关键是多接触你要解决的问题,花时间分析,你要的是方案,不是问题。 实际情况如:你在做选择题还是问答题?责任点在哪?
十、理解层次
问题发现是第一步,要怎样分析问题,找到真正的原因,那么熟练的运用理解层次 。 关键是:你需要熟悉客观环境,员工的能力、行为的规律、他需要什么? 实际情况如:你能够分析到哪一步?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15