1.1 商业数据分析的思维

互联网企业的日常运营往往以某个业务平台为核心，其中数据和数据分析是不可或缺的环节。通过平台为目标用户群提供产品或服务，用户在使用产品或服务过程中产生交易数据，根据这些数据洞察反推用户的需求，创造更多符合用户需求的增值产品和服务，再重新投入到运营过程中，从而形成一个完整的业务闭环，实现企业真正意义上数据驱动业务的增长，如图1-1所示。

图1-1 数据驱动业务

为什么说数据分析思维是非常重要的呢？这是由于我们在分析一个问题前如果思维缺失就会像图1-2中所表达的这样，往往不知道从哪里下手，在这个时候就需要学习与提高我们的数据分析思维了。

图1-2 分析遇到的思维困境

1.1.1 结构化：按不同的方向分类

结构化思维可以看作是金字塔思维，把需要分析的问题按不同方向分类，然后不断拆分细化才能全方位地思考问题，一般先把所有能想到的想法写出来，然后整理归纳成金字塔模型。可以通过思维导图来阐述我们的分析过程。

例如，现在有一个线下销售的产品，发现12月份的销售额出现下降，与去年同期相比下降了10%。首先可以观察时间趋势下的波动，是突然暴跌还是逐渐下降。然后按照不同地区分析一下差异，有没有地区性的影响因素。此外，还可以从外部的角度分析一下现在的市场环境怎么样。具体的结构化分析过程如图1-3所示。

图1-3 结构化思维

1.1.2 公式化：对数据进行量化分析

在结构化的基础上，分析的变量往往会存在一些数量关系，使其能进行计算，将分析过程进行量化，从而验证我们的观点是否正确。它是对现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。企业的销售数据公式化思维如图1-4所示。

图1-4 公式化思维

1.1.3 业务化：结合具体业务进行分析

业务化就是深入了解业务情况，结合该项目的具体业务进行分析，并且能让分析结果落地。用结构化思考和公式化拆解得出的最终分析结果在很多时候表示的是一种现象，不能体现原因。所以需要继续用业务的思维去思考，站在业务人员的角度思考问题，深究出现这种现象的原因，从而实现通过数据推动业务。

提升业务思维的主要途径如下：

•贴近业务：工作中多和一线的业务人员进行沟通。

•换位思考：站在业务人员和用户的角度进行思考。

•积累经验：从成功和失败的经历中总结业务特点。