第一、信度与效度思维
信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。
所谓信度，是指一个数据或指标自身的可靠程度，包括准确性和稳定性取数逻辑是否正确？有没有计算错误？这属于准确性；每次计算的算法是否稳定？口径是否一致？以相同的方法计算不同的对象时，准确性是否有波动？这是稳定性。做到了以上两个方面，就是一个好的数据或指标了？其实还不够，还有一个更重要的因素，就是效度！
所谓效度，是指一个数据或指标的生成，需贴合它所要衡量的事物，即指标的变化能够代表该事物的变化。
只有在信度和效度上都达标，才是一个有价值的数据指标。举个例子：要衡量我身体的肥胖情况，我选择了穿衣的号码作为指标，一方面，相同的衣服尺码对应的实际衣服大小是不同的，会有美版韩版等因素，使得准确性很差；同时，一会儿穿这个牌子的衣服，一会儿穿那个牌子的衣服，使得该衡量方式形成的结果很不稳定；所以，衣服尺码这个指标的信度不够。另一方面，衡量身体肥胖情况用衣服的尺码大小？你一定觉得荒唐，尺码大小并不能反映肥胖情况，是吧？因此效度也不足。体脂率，才是信度和效度都比较达标的肥胖衡量指标。
在我们的现实工作中，许多人会想当然地拿了指标就用，这是非常值得警惕的。你要切骨头却拿了把手术刀，是不是很可悲？信度和效度的本质，其实就是数据质量的问题，这是一切分析的基石，再怎么重视都不过分！
第二、平衡思维
说到天平大家都不陌生，平衡的思维相信各位也都能很快理解。简单来说，在数据分析的过程中，我们需要经常去寻找事情间的平衡关系，且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率关系，工作时长与错误率的关系等等。
**平衡思维的关键点，在于寻找能展示出平衡状态的指标！**也就是如图中红框，我们要去寻找这个准确的量化指标，来观察天平的倾斜程度。怎么找这个指标呢？以我的经验，一般先找双向型的问题，即高也不是低也不是的问题，然后量化为指标，最后计算成某个比率，长期跟踪后，观察它的信度和效度。
第三、分类思维
客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价…许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类，通过机器学习算法也可以分类，那么许多人就模糊了，到底分类思维怎么应用呢？
关键点在于，分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！也就是说分类后的结果，必须是显著的。如图，横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指标（当然不限于二维），而分类后的对象，你能看到他们的分布不是随机的，而是有显著的集群的倾向。
第四、矩阵化思维
矩阵思维是分类思维的发展，它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候，我们没有数据做为支持，只能通过经验做主管的推断时，是可以把某些重要因素组合成矩阵，大致定义出好坏的方向，然后进行分析。大家可以百度经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。
第五、管道/漏斗思维
这种思维方式已经普及：注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等，太多的分析场景中，能找到这种思维的影子。
但我要说，看上去越是普世越是容易理解的模型，它的应用越得谨慎和小心。在漏斗思维当中，我们尤其要注意漏斗的长度。
漏斗从哪里开始到哪里结束？以我的经验，漏斗的环节不该超过5个，且漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过100倍（漏斗第一环节100%开始，到最后一个环节的转化率数值不要低于1%）。若超过了我说的这两个数值标准，建议分为多个漏斗进行观察。当然，这两个是经验数值，仅仅给各位做个参考～
理由是什么呢？超过5个环节，往往会出现多个重点环节，那么在一个漏斗模型中分析多个重要问题容易产生混乱。数值量级差距过大，数值间波动相互关系很难被察觉，容易遗漏信息。比如，漏斗前面环节从60%变到50%，让你感觉是天大的事情，而漏斗最后环节0.1%的变动不能引起你的注意，可往往是漏斗最后这0.1％的变动非常致命。
第六、相关思维

我们观察指标，不仅要看单个指标的变化，还需要观察指标间的相互关系！有正相关关系（图中红色实线）和负相关关系（蓝色虚线）。最好能时常计算指标间的相关系数，定期观察变化。
相关思维的应用太广了，我提往往是被大家忽略的一点。现在的很多企业管理层，面对的问题并不是没有数据，而是数据太多，却不知道怎么用。相关思维的其中一个应用，就是能够帮助我们找到最重要的数据，排除掉过多杂乱数据的干扰！
如何执行呢？你可以计算能收集到的多个指标间的相互关系，挑出与其他指标相关系数都相对较高的数据指标，分析它的产生逻辑，对应的问题，并评估信度和效度，若都满足标准，这个指标就能定位为核心指标！
建议大家养成一个习惯，经常计算指标间的相关系数，仔细思考相关系数背后的逻辑，有的是显而易见的常识，比如订单数和购买人数，有的或许就能给你带来惊喜！另外，“没有相关关系”，这往往也会成为惊喜的来源哦。
第七、远近度思维

现在与许多处在管理层的朋友交流后，发现他们往往手握众多数据和报表，注意力却是非常的跳跃和分散。如何避免呢？一是上文说的通过相关思维，找到最核心的问题和指标；二就是这部分要说的，建立远进度的思维方式。
确定好核心问题后，分析其他业务问题与该核心问题的远近程度，由近及远，把自己的精力有计划地分配上去。比如：近期你地核心任务就是提高客服人员的服务质量，那么客服人员的话术、客户评价通道、客服系统的相应速度等就是靠的最近的子问题，需要重点关注，而客户的问询习惯、客户的购买周期等就是相对远的问题，暂时先放一放。
第八、逻辑树思维

如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。我这里把它变一变，使其更贴近数据分析，称为“下钻”和“上卷”。当然，这两个词不是我发明的，早已有之。
所谓下钻，就是在分析指标的变化时，按一定的维度不断的分解。比如，按地区维度，从大区到省份，从省份到城市，从省市到区。所谓上卷就是反过来。随着维度的下钻和上卷，数据会不断细分和汇总，在这个过程中，我们往往能找到问题的根源。
下钻和上卷并不是局限于一个维度的，往往是多维组合的节点，进行分叉。逻辑树引申到算法领域就是决策树。有个关键便是何时做出决策（判断）。当进行分叉时，我们往往会选择差别最大的一个维度进行拆分，若差别不够大，则这个枝桠就不在细分。能够产生显著差别的节点会被保留，并继续细分，直到分不出差别为止。经过这个过程，我们就能找出影响指标变化的因素。
举个简单的例子：我们发现全国客户数量下降了，我们从地区和客户年龄层级两个维度先进行观察，发现各个年龄段的客户都下降，而地区间有的下降有的升高，那我们就按地区来拆分第一个逻辑树节点，拆分到大区后，发现各省间的差别是显著的，那就继续拆分到城市，最终发现是浙江省杭州市大量客户且涵盖各个年龄段，被竞争对手的一波推广活动转化走了。就此通过三个层级的逻辑树找到了原因。
第九、时间序列思维
很多问题，我们找不到横向对比的方法和对象，那么，和历史上的状况比，就将变得非常重要。其实很多时候，我更愿意用时间维度的对比来分析问题，毕竟发展地看问题，也是“红色方法论”中的重要一环。这种方式容易排除掉一些外在的干扰，尤其适合创新型的分析对象，比如一个新行业的公司，或者一款全新的产品。
时间序列的思维有三个关键点：一是距今越近的时间点，越要重视（图中的深浅度，越近期发生的事，越有可能再次发生）；二是要做同比（图中的尖头指示，指标往往存在某些周期性，需要在周期中的同一阶段进行对比，才有意义）；三是异常值出现时，需要重视（比如出现了历史最低值或历史最高值，建议在时间序列作图时，添加平均值线和平均值加减一倍或两倍标准差线，便于观察异常值）。
时间序列思维有一个子概念不得不提一下，就是“生命周期”的概念。用户、产品、人事等无不有生命周期存在。本人最近也正在将关注的重心移向这块，直觉上，生命周期衡量清楚，就能很方便地确定一些“阀值”问题，使产品和运营的节奏更明确。
第十、队列分析思维
随着数据运算能力的提高，队列分析的方式逐渐展露头脚。英文名称为cohort analysis，说实话我不知道怎么表述这个概念，我的理解就是按一定的规则，在时间颗粒度上将观察对象切片，组成一个观察样本，然后观察这个样本的某些指标随着时间的演进而产生的变化。目前使用得最多的场景就是留存分析。
举个经常用的例子：假设5.17我们举办了一次促销活动，那么将这一天来的新用户作为一个观察样本，观察他们在5.18、5.19…之后每天的活跃情况。
队列分析中，指标其实就是时间序列，不同的是衡量样本。队列分析中的衡量样本是在时间颗粒上变化的，而时间序列的样本则相对固定。
第十一、循环／闭环思维

循环／闭环的概念可以引申到很多场景中，比如业务流程的闭环、用户生命周期闭环、产品功能使用闭环、市场推广策略闭环等等。许多时候你会觉得这是一个不落地的概念，因为提的人很多，干出事情来的例子很少。
但我觉得这种思考方式是非常必要的。业务流程的闭环是管理者比较容易定义出来的，列出公司所有业务环节，梳理出业务流程，然后定义各个环节之间相互影响的指标，跟踪这些指标的变化，能从全局上把握公司的运行状况。
比如，一家软件公司的典型业务流：推广行为（市场部）->流量进入主站（市场＋产研）->注册流程（产研）->试用体验（产研＋销售）->进入采购流程（销售部）->交易并部署（售后＋产研）使用、续约、推荐（售后＋市场）->推广行为，一个闭环下来，各个衔接环节的指标，就值得关注了：广告点击率->注册流程进入率->注册转化率->试用率->销售管道各环节转化率->付款率->推荐率／续约率…这里会涉及漏斗思维，如前文所述，千万不要用一个漏斗来衡量一个循环。
第十二、测试／对比思维
AB test,大家肯定不陌生了。那么怎么细化一下这个概念？一是在条件允许的情况下，决策前尽量做对比测试；二是测试时，一定要注意参照组的选择，建议任何实验中，都要留有不进行任何变化的一组样本，作为最基本的参照。
现在数据获取越来越方便，在保证数据质量的前提下，希望大家多做实验，多去发现规律。
第十三、指数化思维
指数化思维，是指将衡量一个问题的多个因素分别量化后，组合成一个综合指数（降维），来持续追踪的方式。把这个放在最后讨论，目的就是强调它的重要性。前文已经说过，许多管理者面临的问题是“数据太多，可用的太少”，这就需要“降维”了，即要把多个指标压缩为单个指标。
指数化的好处非常明显，一是减少了指标，使得管理者精力更为集中；二是指数化的指标往往都提高了数据的信度和效度；三是指数能长期使用且便于理解。
指数的设计是门大学问，这里简单提三个关键点：一是要遵循独立和穷尽的原则；二是要注意各指标的单位，尽量做标准化来消除单位的影响；三是权重和需要等于1。
独立穷尽原则，即你所定位的问题，在搜集衡量该问题的多个指标时，各个指标间尽量相互独立，同时能衡量该问题的指标尽量穷尽（收集全）。举个例子：当初设计某公司销售部门的指标体系时，目的是衡量销售部的绩效，确定了核心指标是销售额后，我们将绩效拆分为订单数、客单价、线索转化率、成单周期、续约率5个相互独立的指标，且这5个指标涵盖了销售绩效的各个方面（穷尽）。我们设计的销售绩效综合指数＝0.4＊订单数＋0.2＊客单价＋0.2＊线索转化率＋0.1＊成单周期＋0.1＊续约率，各指标都采用max-min方法进行标准化。
通过这个例子，相信各位就能理解指数化思维了。