开启数据分析思路  

数据分析是一种利用数据来发现问题、解决问题、提出建议的能力。数据分析不仅需要掌握数据的收集、处理、分析和展示的技术，还需要具备一定的数据分析思路，即能够从数据中发现有价值的信息，提出有意义的问题，构建合理的模型，得出有效的结论。那么，如何开启数据分析思路呢？本文将从以下几个方面为你介绍：

l引例：从结果指标找出过程指标

l学会提问

l熟悉模型

l结构思维

l时间思维

l演绎思维

l重要性思维

l案例分析

引例：从结果指标找出过程指标  

在进行数据分析之前，我们需要明确我们要分析的目标是什么，即结果指标。结果指标是衡量一个业务或项目是否成功的最终评价标准，通常是一个量化的数值，如销售额、利润、用户数等。然而，结果指标往往受到多种因素的影响，不容易直接控制和改善。因此，我们需要找出影响结果指标的过程指标，即中间环节的关键步骤或活动，如访问量、转化率、留存率等。过程指标可以反映结果指标的变化趋势和原因，也可以作为优化和改进的依据和方向。

举例来说，假设我们要分析以下三种业务领域的结果指标和过程指标：

l电商企业：电商企业的结果指标是商品销售额或者称为GMV（Gross Merchandise Volume），即所有商品成交金额之和。影响GMV的过程指标有很多，例如商品数量、商品价格、商品质量、商品评价、商品推荐、用户流量、用户行为、用户满意度等。我们可以通过分析这些过程指标与GMV之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

l广告营销业务：广告营销业务的结果指标是广告收入，即广告主支付给广告平台或媒体的费用。影响广告收入的过程指标有很多，例如广告数量、广告类型、广告位置、广告创意、广告受众、广告展示率、广告点击率、广告费用每点击等。我们可以通过分析这些过程指标与广告收入之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

l增长业务：增长业务的结果指标是活跃用户数，即在一定时间内使用产品或服务的用户数量。影响活跃用户数的过程指标有很多，例如新用户数、老用户数、用户获取渠道、用户留存率、用户活跃度用户转化率、用户满意度等。我们可以通过分析这些过程指标与活跃用户数之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

通过以上的引例，我们可以看到，从结果指标找出过程指标是一种开启数据分析思路的方法，它可以帮助我们明确数据分析的目的和范围，也可以为后续的数据分析提供依据和方向。

学会提问  

提问是数据分析的关键步骤，也是开启数据分析思路的重要方法。提问可以帮助我们确定数据分析的目标，也可以帮助我们发现数据集的局限性和数据偏差，还可以激发我们的创造性思维和发现新的见解。总之，学习如何提问是成为优秀数据分析师的关键组成部分。

那么，如何提出好的问题呢？这里有一些常用的技巧和原则：