數(shù)據(jù)分析必備的三種思考模型

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新人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析有個誤區(qū)，認為Excel很Low，SQL做久了又是表哥表姐，學(xué)習(xí)python又陷入無盡的工具包中不能自拔，迷茫到找項目學(xué)習(xí)，結(jié)果是分析又不得要領(lǐng)，說多了都是淚，這是為什么呢？其實，這是因為忽略了數(shù)據(jù)分析最核心的東西——方法論。

我們都知道：

程序=算法+數(shù)據(jù)。

我個人認為，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，我們可以這樣說：

數(shù)據(jù)分析=思維+數(shù)據(jù)。

真正重要的東西，一是思維方法論，二是數(shù)據(jù)，其他都屬于幫助我們完成數(shù)據(jù)分析的工具，只不過這些工具使用場景和效率等不同而已。

因此，我特別強調(diào)數(shù)據(jù)分析的方法論，如前面文章介紹的，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是商業(yè)的本質(zhì)，幫助企業(yè)變現(xiàn)，包括兩個原則帕累托原則和MECE原則。今天，我給大家介紹三種必備的思考模型，后面還會給大家介紹更多的思維方法論。

好了，開始我們今天的分享吧！

一、5W2H模型

什么是5W2H模型？根據(jù)百科解釋：5W2H分析法又叫七問分析法，是二戰(zhàn)中美國陸軍兵器修理部首創(chuàng)。簡單、方便，易于理解、使用，富有啟發(fā)意義，廣泛用于企業(yè)管理和技術(shù)活動，對于決策和執(zhí)行性的活動措施也非常有幫助，也有助于彌補考慮問題的疏漏，5W2H具體解釋如下：

（1） WHY——為什么？為什么要這么做？理由何在？原因是什么？

（2） WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（3） WHO——誰？由誰來承擔(dān)？誰來完成？誰負責(zé)？

（4） WHEN——何時？什么時間完成？什么時機最適宜？

（5） WHERE——何處？在哪里做？從哪里入手？

（6） HOW——怎么做？如何提高效率？如何實施？方法怎樣？

（7） HOW MUCH——多少？做到什么程度？數(shù)量如何？質(zhì)量水平如何？費用產(chǎn)出如何？

那回到我們做數(shù)據(jù)分析的場景，當(dāng)有業(yè)務(wù)或者運營同學(xué)找你提需求的時候，如何不再成為提數(shù)機器人被動取數(shù)，如何避免分析出了結(jié)果卻不是他們想要的，這時候就可以首先套用5W2H去分析需求，這個需求到底是不是合理，他們做這個需求的深層次目的是啥，這樣不僅可以貼近業(yè)務(wù)從根本上解決問題，還可以提升自己的能力，讓自己成長的更快。

這個時候，不得不啰嗦一句，為啥很多人老覺得自己是提數(shù)機器人，一直被動取數(shù)，根本原因還是沒有建立起分析框架，沒有把更深層次的問題找出來，每次都是解決一個點，陷入了臨時數(shù)據(jù)需求的泥潭不能自拔。

比如，工作中運營的同學(xué)突然找你，要這次活動的用戶參與人數(shù)，等你做完了，運營同學(xué)又說需要用戶消費額，有時候，后面可能還有一堆內(nèi)容要加，比如客單價、同環(huán)比，人均消費額，甚至還要大盤的數(shù)據(jù)，這時候數(shù)據(jù)分析師就非常被動。

主要原因是放了一個錯誤，應(yīng)該在運營同學(xué)提出需求的時候，多問幾句，問清楚要這個數(shù)據(jù)做什么，他們拿數(shù)據(jù)背后的動機和目的是啥，根據(jù)5W2H和運營的同學(xué)聊聊，聊完之后，數(shù)據(jù)分析師就可以根據(jù)他們的動機，給出分析他們提出的需求需要的方案，可能通過替代方案解決了問題；

也可能他們運營同學(xué)自己就可以解決；也可能這個問題解決需要更多指標數(shù)據(jù)支持，在業(yè)務(wù)前期，表面看數(shù)據(jù)分析師給自己增加了工作內(nèi)容，但從長遠看，在這樣的溝通下，該問題的解決就會形成一個體系，分析師給出整個體系架構(gòu)解決方案，不僅幫助數(shù)據(jù)分析避免被動取數(shù)獲得自我成長，還可以把基礎(chǔ)的工作交給運營同學(xué)自己維護，可見這樣對整個工作和業(yè)務(wù)都非常有用。

再比如，面試的時候，當(dāng)面試官給你拋出一個數(shù)據(jù)分析問題時，很多時候可能給到的信息非常少，所以不要著急給答案，可以用5W2H去和面試官溝通，敢于多問一個問題，獲得非常多的業(yè)務(wù)知識和額外數(shù)據(jù)支持，這樣更容易定位問題和提出有效解決方案，做到先思考后解決，結(jié)合數(shù)據(jù)，有理有據(jù)。

關(guān)于5W2H并不是萬能的，結(jié)合它的優(yōu)缺點，目前有很多變形，比如5W1H和5W2H1E等，下面簡單介紹下：

5W1H：對選定的項目、工序或操作，都要從原因（何因Why）、對象（何事What）、地點（何地Where）、時間（何時When）、人員（何人Who）、方法（何法How）等六個方面提出問題進行思考。

5W2H1E：強調(diào)在做計劃中的應(yīng)用， 共8個基本要素。注重Effect對整個計劃的重要意義，認為如果忽視企劃的成本投入，不注意計劃實施效果的預(yù)測，那么，這種計劃就不是一種成功的計劃。

• What(什么)--企劃的目的、內(nèi)容。
• Who( 誰)--企劃相關(guān)人員。
• Where( 何處)--企劃實施場所。
• When(何時)--企劃的時間。
• Why(為什么)--企劃緣由、前景。
• How(如何)--企劃的方法和運轉(zhuǎn)實施。
• How much(多少)--企劃預(yù)算。
• Effect(效果)--預(yù)測企劃結(jié)果、效果。

在我看來，值得一提的是，5W2H1E像是一種成果導(dǎo)向型模型，5W2H是一種結(jié)果導(dǎo)向型模型 ，而5W1H更像是過程型模型 。

二 金字塔模型

什么是金字塔模型？根據(jù)百科解釋：金字塔模型是由美國匹茲堡大學(xué)商學(xué)院John E·Prescott教授提出的，主要用于對競爭對手的跟蹤分析，是企業(yè)開展競爭對手跟蹤工作的指導(dǎo)工具，Prescott的金字塔模型提供了一條“競爭信息，競爭決策”的工作線索。

關(guān)于金字塔模型，特別給大家安利《金字塔原理（麥肯錫40年經(jīng)典培訓(xùn)教材）》這本書，這本書非常完成，把為什么要用金字塔模型（歸類分組、自上而下表達和自下而上思考），金字塔模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)（縱向關(guān)系、橫向關(guān)系和序言結(jié)構(gòu)），如何構(gòu)建金字塔（自上而下法、自下而上法），以及推理與歸納，思考的邏輯順序都講解的非常清楚。

金字塔原理的核心目的在于通過邏輯的表達、思考、演示來解決問題。它主要有四個基本特征：結(jié)論先行、以上統(tǒng)下、歸類分組、邏輯遞進。

下面，我們以某內(nèi)容社區(qū)用戶金字塔模型為例，如下圖所示：

從上圖我們可以看出，我們把整個用戶，自上而下分為四層，分別我社區(qū)管理人員、用戶管理工具、價值用戶和一般性用戶。

那這有什么用呢？比如某一天老板說我們的銷售額增長能不能在提高點呢？老板發(fā)話了，哪能不能執(zhí)行呢？我們看到目前的用戶結(jié)構(gòu)，如果想提高銷售額，從哪兒入手一目了然，既然價值用戶是主要貢獻銷售額的用戶，提高銷售額可以有如下方案，一種是提高產(chǎn)品單價，二是增加價值用戶的人數(shù)，當(dāng)老板明確指出，現(xiàn)階段產(chǎn)品價格不能做調(diào)整，于是增加價值用戶就成了當(dāng)前工作的重心，也就是通過運營手段把80%社區(qū)普通用戶向有價值的用戶進行轉(zhuǎn)化。

加一點說明，上面的金字塔主要是進行用戶角色的劃分，而每一層級，尤其是價值用戶和一般用戶，我們都需要做內(nèi)部用戶劃分，比如做用戶畫像，從用戶基本屬性性別、年齡、地域、職業(yè)、學(xué)歷等等和用戶行為偏好方面進行劃分，從更細的維度出發(fā)，做好用戶轉(zhuǎn)化。

最后強調(diào)一點，不管自上而下，還是自下而上，無論怎么劃分，我們都要遵循MECE原則，相互獨立，完全窮盡。

三 魚骨圖模型

什么是魚骨圖模型？根據(jù)百科解釋：魚骨圖又名特性因素圖是由日本管理大師石川馨先生所發(fā)展出來的，故又名石川圖。魚骨圖是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本原因”的方法，它也可以稱之為“因果圖”。

在實際工作中，魚骨圖經(jīng)常被應(yīng)用在會議討論和頭腦風(fēng)暴的時候，效果非常好，下面以分析產(chǎn)品不良率為例，如下圖所示：

假如某工廠某段時間生產(chǎn)的產(chǎn)品不良率突然升高，為了找出原因，部門開會討論尋找解決方案，就采用魚骨圖分析法，從人員、機器、方法、材料、環(huán)境和其他原因等6個方面進行討論，并找出每個大因素下面的小因素，這樣定位問題就很明確了，可以排除法、可以定性分析，可以通過實際調(diào)研或者產(chǎn)品數(shù)據(jù)定量分析，從而找到產(chǎn)品不良率升高的主要原因。

總結(jié)：5W2H、金字塔和魚骨圖都是常見的思考模型，每種模型并不是萬能的，合適的場景下我們選擇合適的模型使用就好，其目的就是通過分組劃分和維度細分，找到不同階段、不同維度或者不同時間段的大因，然后基于大因，采用MECE原則，不斷細分找小因，直到找到問題的關(guān)鍵。