灵魂三问书面总结 第1篇

首先，还原场景，寻找规律；深入细节，全面观察；窥斑见豹群，准确推演；交叉验证，排除影响。要沉的够深，要足够的信心，要扎得够狠。要跳出细节，回归本质，用上帝视角做敏锐的洞察思维，大胆假设，寻找规律。

其次，觉得大方向上没有问题，不要轻易下结论，还要再跳回到那些纷杂的细节当中，去一个一个地验证你总结出的规律是不是适用，要保持一颗谦卑的心。当发现这些规律不适用的时候，就要大胆改正。

最后，就是场景与验证，需要回归到细节，做仔细的核对，小心地求证，严格地论述；要理清场景，一定不要有遗漏，要及时地调整，迭代更新。

灵魂三问书面总结 第2篇

我们来看一个例子：当你去分析某段时间内一个产品的活跃数据，就觉得这个事情很简单啊，不就是把数据统计清楚吗？看看趋势，对比上周、上一年，然后进行分群分析，哪部分用户流失等等。

看做完一遍之后呢，你会面临一个纠结的情绪：同样的指标，有同词不同意；有同意不同词；还有互相包含，就是我的这个指标当中有你的一部分，你的指标中有我的一部分啊；还有各不相干毫无关联的指标却出现在同一个报表上——这都是有可能的。

其实，在做数据分析的时候，我们就会有一个扪心自问的过程：我们到底从何下手？从哪里开始分析呢？

我自己的思考就是：先忽略乱七八糟，高大上的概念，回归到本质，其实，明确分析目标后，数据分析就是为了指标服务的，最终的体现就是某个数据指标提升或者下降，进而影响业务决策，所以需要先了解一个问题：什么是指标？它应该如何被解释？

指标，它分成单一指标和衍生指标，衍生指标有一个或多个单一指标的计算得来。指标有维度和度量组成，需要注意的是，衍生指标的维度来源于组成其单一指标维度的交集。

单一指标需要经过数据统计的前置筛选，才能在逻辑上成立；衍生指标没有自己的统计口径，其统计口径寄生于组成其的单一指标身上。

灵魂三问书面总结 第3篇

对于数据分析人员而言，给出的每一份数据，都要抱着对其负责到底的态度，这样大家才能建立相互信任。所以，用思维去击穿复杂的逻辑，抽丝剥茧，发现问题的本质，这是一种需要被加强的能力。

这就是在当下而言，为什么数据产品经理、数据科学家这些厚重的职位，会成为当下的数据分析热门领域的原因——就是因为它对能力跟素质有新的挑战，不是大家能轻易适配的岗位。物竞天择，适者生存，市场规律就是供给多了，需求就容易满足；供给的少，自然价位就高。

所以，你要去做那个供给少的环节，成为这个行业当中比较少见的人，而不是成为普遍的人。

灵魂三问书面总结 第4篇

数据分析的灵魂三问，这就是我今天讲的主要内容：

一谈到数据分析，我们就会联想到这些问题。

然而，我接触数据分析的契机，是从刚开始工作是接触的数据处理和市场调研，再之后商家代运营，产品数据运营等，这些工作中都涉及数据分析，到现在和朋友一起创建数据分析社群。

其实，我理解的数据分析不是从什么高大上的角度出发，它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。

说明白点：

灵魂三问书面总结 第5篇

在经济整体下滑的大环境中又受到疫情冲击的2020年，各中小微企业都面临着巨大艰难挑战，并有着前所未有的机遇，希望这篇文章可以为焦虑中的中小微企业对于“数据分析”的应用带来一点思考，帮助实现真正意义上的“数据驱动增长”。

最后，把非常喜欢的一句话送给大家：悲观者往往正确，而乐观者往往成功，与君共勉。艰难环境下，正是逆境崛起和弯道超车的好时机，愿大家都能找到自己的数据分析之道。

灵魂三问书面总结 第6篇

新事物的发展速度远远超出我们的想象，因此，关于“道”的思考还需要继续深入，暂且当做是数据分析领域里孜孜不倦又乐在其中地求索。

回想搭建数据分析社群的历程，我们做了很多的准备工作，从社群愿景、价值观、使命的规划，运营体系的搭建，到内容体系的搭建，初始用户调研，后来用户反馈等等，遇到的困难一点点解决。

我觉得我们是站在了内容、商业和体验的三者之间，我们为群友营造用户体验，我们为社群争取商业利益，同时我们也消耗着内容资源，面对内容要高质量提升的挑战。

但是一定要有一个平衡点，这个平衡点就是最优解。我刚才讲的那一切都可以忘掉，那都不是你的数据之道。回到你的实际情况当中，你要这三个点中寻找一个平衡。

所以，回到方法论就是要找到平衡点，也许这个平衡点一脚站在了内容上。

实际上，“数据分析方法论”是承上启下的法门，往下，它们指导着“数据分析工具”的开展，往上，“数据分析之道”是战略，是形而上的价值体系，我们需要建立自己的数据价值观，一以贯之。

因此，如果你想真正的利用好数据分析，上述的抽丝剥茧和存乎一心，才是你们强大之道。

灵魂三问书面总结 第7篇

当你决定进入数据分析行业的第一天，你就要对标行业中的90分高手、100分高手。具备通关的心态，3年，也就是6个6个月。每6个月左右，至少要突破1个关卡。如此，6个6个月过后，你往往能突破到第6关、第7关。

如果是你天赋极强的人，或者你的运气很好，你极可能就成为顶尖专家了。

那么，我们来看一下“德雷福斯模型”，把打怪升级的成长过程分为五级。

灵魂三问书面总结 第8篇

我们字面拆解：数据 + 分析，数据是基础，分析是主导。可见，数据并不意味着价值，分析和决策才能创造价值！

而数据分析：思维方式大于实践方法。

数据分析对一个企业有巨大价值，则是对企业“数据”进行全方位的分析，两者相辅相成才能实现企业决策价值最大化。

所以，我们做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该是对业务有实际的指导意义，并结合业务痛点去发现问题从而解决问题的工具。

灵魂三问书面总结 第9篇

回归今天的议题是数据分析之道，我们可以回到公司的战略层，回到企业发展的战略上去思考问题，需要我们思考如何应用数据分析，通过数据团队搭建、数据指标监控体系搭建、业务分析模型规划、业务目标规划、相关责任人梳理等方式，快速地帮企业解决问题，实现业务增长！

所以，我认为作为一个数据分析人员而言，抽丝剥茧、总结规律、解决问题的思维方式能力，是最核心的能力。衡量一个数据分析人员是否优秀的标准，并不是学各种SQL、Python/R等数据分析工具，而是，是否能够解构问题思维方式、还原本质、找到规律、寻找提升业务的最优解。

去寻求最优解、发展规律，那就应该运用到自己的思维框架——我们该怎么去找到规律、怎么去发展、怎么去找到这个细节，需要这三步法。

灵魂三问书面总结 第10篇

数据分析要做好，综合要求非常高，因为大多数据分析是要向老板汇报的，厉害的数据分析人员至少要具备业务能力、思考能力、沟通能力、表达能力、分析能力、数据能力、技术能力及统计能力。

以上，就是数据分析需要怎样的能力，其实，在很多企业中，数据分析是个岗位，但我一直认为数据分析仅仅是数据从业者谋生的高级手段，数据运营、数据产品、数据管理等各类岗位都需要数据分析的技能，比如数据运营就是数据分析的一种持续迭代形式。

总之，优秀的数据分析人员一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。