简介这10种数据分析优劣势 10种数据分析方法及其优缺点


简介这10种数据分析优劣势 10种数据分析方法及其优缺点

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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
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:
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 。
3.PEST分析法
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:
https://www.sohu.com/a/382315498_114819


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