数据分析思维：常⽤的9种数据分析⽅法，建议收藏
以下整理的是常见的数据分析⽅法，不同的分析⽅法适⽤于不同的场景，有助于快速上⼿数据分析，解决实际⼯作问题。要注意数据分析⽅法并⾮只有做数据分析⼯作中会⽤到，⽣活中也颇有⽤处，换个⾓度思考问题或许就能发现新的世界。
1.逻辑树分析法
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清远旅游攻略景点必去如果你分析的⽬的是想把复杂的事情变简单，可以使⽤逻辑树分析法。有名的费⽶问题就是使⽤逻辑树分析法。
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在求职⾯试中，也经常会考察这种问题：
全国有多少个产品经理？
深圳地铁⾼峰期客流量多⼤？
公司楼下摆⼩摊⽉⼊多少？
这些估算类的问题都可以拆解成逻辑树，把⼀个复杂的问题细分到可以具体量化的问题上。
再贴⼀个刚发现有味道的回答：国庆几天假
image.png 2.多维度拆解分析法：
⽐如评价⼀个公司好坏需要从多个维度：
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其实我认为这个和逻辑树的思路是⽐较类似的。把⼀个模糊的问题，拆解成多个⼦问题。
女生输了无条件听男生话3.PEST分析法
垃圾分类将入法image.png
严格的来说这个有点假⼤空只能说沾边数据分析，但是如果你是做⾏业分析，就可以使⽤PEST分析，这⼀般是在市场调研的时候⽤。Political Factors：政治环境
Economic Factors：经济环境
Social and cultural Factors：社会环境
Technological Factors：技术环境
具体可以参考⼈⼈都是产品经理上的⼀篇少⼉编程⾏业PEST分析：
4.对⽐分析法：
想要对⽐好坏，就可以使⽤对⽐分析法。
⽐如⼥朋友问：我⽩吗？就是在做对⽐。
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以前不知道在哪个课程⾥⾯听到过这句话：好的数据指标⼀定是⽐例，好的数据分析⼀定有对⽐。确实现在在数据分析⼯作中根本离不开对⽐。
5.假设检验分析法：
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如果你想问题发⽣的原因，就⽤到假设检验分析⽅法。⽐如侦探⽚就会经常⽤这个办法，先假设在论证。
类⽐到数据分析就是先假设是某原因导致结果不好，在针对的去⽤数据论证。在⼯作中常⽤假设论证法，可以快速提升你的业务思考能⼒。
6.相关分析法：
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如果你想知道A和B有什么关系就要⽤到相关分析法。如云量多少和会发⽣下⾬事件的概率会呈强正相关。
同样的会有负相关，不相关，⾮线性相关。实际⼯作中我们会制作散点图来分析两个不同事物的相关性：
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如抖⾳，B站推荐我喜欢的视频。⾖瓣推荐喜欢的电影会⽤到相关分析。
清炖羊肉的正宗做法及配料
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但是使⽤相关分析必须结合实际业务。
举个例⼦：我家门前的树每年都在长，国家的GPD每年也都在涨。虽然看起来是正相关，但实际毫⽆关系。
7.组分析法：
如果你想对⽤户留存和流失分析，就要⽤到组分析法。
如产品发布发布版本的更新是导致⽤户增长还是流失。可以按照⽤户使⽤产品的时间特征进⾏⽤户数据分组，如可以分为使⽤产品x天组⽤户。
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按下⽂的RFM分类也是⼀个很好的分类办法。
8.RFM分类法：
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