Why&What

数据分析是为了驱动决策赋能业务。在数据分析过程中需要对目标进行拆解量化，如何拆解量化目标便是数据分析思维。
在任务拆解过程中使用的软件、统计模型、分析方法等为分析工具和手段，如何在恰当的场景合理的使用这些工具、模型、方法、手段，便是数据分析思维。

数据分析的基本步骤:
挖掘业务含义->制定分析计划->拆分查询数据->提炼业务洞察->产出商业决策

工具

方向	工具名
数据处理	Excel、SQL、NumPy、Pandas
可视化	Tableau、PowerBI、MatplotLib、ECharts
算法模型	Scikit-Learn
产品	Xmind、Axure

方法

业务

• 流程法
  • 漏斗分析
  • AARRR
  • 访问路径分析
  • 客户生命周期
  • 价值链分析法
  • 闭环思维
  • DOSS 思路
• 结构法
  • 层次分析法
  • 杜邦分析法
  • OSM 分析法
  • EOI 框架
    • 助力（核心任务）
    • 优化（战略任务）
    • 创新（风险任务）
• 象限法
  • RFM 模型
  • 紧急重要象限
  • SWOT 分析法
  • KANO 模型
• 比较法
  • 时间对比分析
  • 空间对比分析
  • 维度细分对比
• 分布法
  • 二八分析法
  • 四分位分析法
  • 六四格玛分析法
  • MECE分析法
• 主观法
  • 专家评定
  • 沙盘推演

统计

• 采样
  • ABTest
• 相关性分析
  • 主成分分析
• 预测模型
  • 经验公式/概率模型/机器学习/神经网络
    • 贝叶斯
  • 分类/回归预测
    • 分类 聚类
    • 回归 多元线性回归
  • 有/无监督学习
    • 聚类
      • 无监督 K-means 基于欧式距离
      • 有监督 SVM、K-NN