数据分析应学习逻辑思维及分析方法

No. 11 - Becomewiser 第11篇文章摘要

本文探讨数据分析的基础——逻辑归纳，透过逻辑思维和分析方法两个角度进行详细解读。文章指出，数据分析的质量取决于逻辑归纳能力，而优秀的逻辑思维与领域知识相结合可形成有效的分析方法。

一、数据分析应有的逻辑思维

逻辑思维是认识事物的理性过程，包含概念、判断和推理等形式。逻辑思维有助于确立执行方向和减少分析误差。数据分析的逻辑过程包括提出问题、分析问题、假设验证到输出结论。作者介绍了四种逻辑思维方式：目标思维、结构化思维、推理思维和逆向思维，每种方式都有其应用方法和例子。

二、数据分析的方法

分析方法涉及数据分析前的准备和如何创造长期价值。在准备阶段，重要的是明确目标和指标，辨别指标目的，并确认分析类型。根据指标目的可分为结果指标、过程指标和观察指标。分析类型则包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。数据分析的长期价值在于对用户的深入了解和模型建立，以及分析与收益相关的行为。

了解我们的用户

通过分析用户基础信息、决策类型、购买路径和增长观察，了解用户的行为和偏好。

建立你的用户模型

基于用户分析建立模型，以便于产品设计、交互设计和产品运营。

分析与收益相关的行为

利用相关性分析判断变量间的关联，通过卡方检验等数学方法深入了解行为与收益的关系。

文章最后强调，数学方法是数据分析重要领域知识，建议阅读统计学相关书籍。作者分享了在产品经理能力模型专题的写作心得和对未来内容方向的规划。