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本文分析了如何擁有數據分析思維的5個要點：說事實，而不是觀點、用客觀標準代替主觀判斷、不預設立場、演繹而不是歸納、找出背后的邏輯。引言數據分析師究竟要掌握哪些技能？大部分的數據分析教學都會教你excel，Python，sql，機器學習，還有一些分析方法比如對比分析、漏斗分析、留存分析等等技能。但是，很多人掌握了這么多工具和技能，依然做不好數據分析。面對具體的業務問題，我們還是容易兩眼一抹黑。就像我們大部分人學習英語，都會學習單詞、語法、音標等等，但是一開口就跪了。而英語母語的人就算不懂語法是什么，卻能如同抬手睜眼一樣自然地用英語表達。這其中的區別，便是因為英語母語的人擁有“英語思維”。想要做好數據分析也一樣，單單會工具和技能是不夠的，還必須擁有數據分析思維。數據思維決定了你如何思考問題，如何搭配這些分析方法，如何得出結論，如何確定問題。那么究竟什么是分析思維呢？我認為有以下幾個方面。1. 說事實，而不是觀點數據分析師第一個要訓練的思維方式便是：只說事實，不說觀點。事實和觀點這兩個名詞看起來區別很大。但實際上在生活中我們經常會將兩者混淆。比如說你的同事告訴你：最近的轉化率大幅下降。這句話到底是事實還是觀點呢？很顯然這句話是觀點。究竟下降多少算大幅下降？也許你認為的大幅下降在我看來變化并不大。那么如果他說：轉化率下降了。這句話是事實還是觀點呢？這句話看起來已經非常像事實了，但是實際上它依然屬于觀點。有這樣一種情況，轉化率在短期內它看起來是下降的，但是你站在宏觀的層面上，以月為單位甚至以年為單位，它是它是上漲的，那么你究竟說他是上漲還是下跌呢？那么什么是事實？周一到周三的轉化率持續下降，周三相比周一已經下跌了5％。這句話就是事實，這句話不同的人都能理解，不會出現歧義。只有分清楚觀點和事實才有繼續分析的可能性。因為觀點的溝通會出現誤差，而事實則不會。如果我們用觀點進行溝通，自然會出現大量的誤解。如果連背景都沒有理解清楚，后續的分析也就無從談起。2. 用客觀標準代替主觀判斷但是單純只有數據，對業務問題的分析沒有什么幫助。畢竟我們得知道這個數據到底帶來了哪些業務信息。所以最后事實還是要歸納成“觀點”。不過如果我們用主觀判斷數據的好壞，那么還是回到了原來的老路上去。那么周三相比周一轉化率下跌了5/%，這個數據到底表現如何呢？想要解讀出觀點，我們需要先找到一個標準。標準怎么找？可以是老板定的標準，看數據是否符合老板心中的標準。雖然這也是拍腦袋，不過老板畢竟是老板，他們心中有些戰略構想是建立在某些條件滿足的基礎上的。所以沒什么說的，如果老板不滿意，那這數據肯定是有問題的。可以看行業和競品的平均標準，看數據下降是否是行業的普遍現象。看企業過去的平均水平，可以在歷史數據中找到類似場景下的數據情況，和自己的過去對比。然后我們通過數據和這些標準進行對比，得出一個觀點。比如我們可以分析每周的情況，看歷史上是否存在這一的趨勢，平均下跌是多少？如果歷史上每周三都會下跌，平均下跌7/%，那么我們就可以認為目前數據比較正常，沒有問題。這樣得出的結論全都是客觀的，如果你不找標準，而用主觀判斷數據的好壞，那么不同部門的人會溝（shuai）通（guo）很久。3. 不預設立場人們總是習慣于通過自己的現存經驗和知識去判斷未知事物。這本身是進化帶來的優勢，它能讓人在信息不完備的情況下迅速做出決斷并付諸實施。這種預設立場的思維在原始人的時代很有價值，其優勢在于：第一，不浪費寶貴的能量，大腦是能量消耗大戶；第二，快速決斷，避免因為低效決斷而錯失機會，這一點在避免傷害時尤為重要。在數據分析的場景下，我們需要盡可能地找出真實原因。此時這種預設立場的決斷方式會造成許多錯誤，因為現有經驗和知識在應對未知事物時是不足的，是有偏差的。而且不同崗位的人還會存在“屁股決定腦袋”的現象。如果出現了業務問題，關聯的業務方往往預設一個立場：這事沒有看起來那么糟，或者這事和我沒關系。比如轉化率下降了，業務方的反應往往是這個數據下降肯定跟自己無關。自己的運營活動明明做的很成功，轉化率下降一定是行業因素、用戶質量等等其他因素導致的。于是為了證明這個觀點，他們順著這個預設的前提，找到一些相關的證據來解釋轉化率下降的現實。實際上，想要證明一個觀點，只要你肯去找，不管觀點多么荒謬，總能找到支持你的理由。不僅辛普森悖論這種統計學的把戲可以得出完全相反的結論，即使最簡單的“真話不全說”的方法，也能達到這種目的。比如，我說兩個比較荒誕的列子：1. 把正例說成反例我想要證明一種物質是有害的，我列舉出以下論點：它是酸雨的主要成分；對泥土流失有促進作用；過多的攝取可能導致各種不適；皮膚與其固體形式長時間的接觸會導致嚴重的組織損傷；吸入該物質容易引發窒息；處在氣體狀態時，它能引起嚴重灼傷；在不可救治的癌癥病人腫瘤中已經發現該物質；怎么樣，你會不會覺得這是一種非常危險的物質，實際上上面描述的是“水”。2. 想要把反例說成正例也沒問題比如中國男足，想要把男足描述成世界強隊行不行？當然行。哥斯達黎加是世界杯史上為數不多能夠戰勝中國隊的國家即使是巴西隊這樣的世界強隊也僅戰勝過中國隊一次自2002年韓日世界杯后，中國隊在世界杯正賽上不敗紀錄已經延續12年縱觀漫長的世界杯史，中國隊也僅輸過三次中國隊從未在世界杯點球大戰中失利過中國隊在領先的情況下從未丟過球你看，只要你想證明一件事，總能找出一些證據。所以，預設立場再去找證據是一件相當不靠譜的事。數據分析部門一般獨立于業務部門之外，這樣可以確保數據分析師沒有業績壓力，分析具有獨立性。因為數據分析的獨立性，所以最終問題究竟是在產品上、運營上或者市場上，數據分析師不會有明顯的偏向，只認客觀數據。同樣是轉化率下降了，數據分析師的職責就是找出下降的真實原因。他們要梳理出和轉化相關聯的各個環節，獲取數據，根據數據推演出合理的結論。有些資深的數據分析師有一定的業務敏感度，他們會提出一些可能性很大的假設。比如他們猜測可能是運營出現了問題，那么就需要找到一些數據來驗證這個假設。但是假設驗證和預設立場不同。預設立場，是要找到證據來證明猜想，一個數據不行，那就換另一個數據。直到能證明這個觀點為止。而驗證假設，則是事先規劃驗證這個假設需要的數據。如果數據最終不符合假設，那么就拋棄這個假設。好的數據分析師，能夠根據客觀數據，隨時拋棄舊的假設，并建立新的假設。拋棄固有的思維定式，這是非常反人性的，這也是為什么說數據分析需要專業訓練的原因。4. 演繹而不是歸納邏輯思維方法分為歸納法和演繹法。歸納法是從特殊到一般的推理，是從結果找原因的方法。也就是說，通過觀察很多個別事物的特殊性，然后概括出同類事物的特征。但是我們一般不可能觀察到這個事物的所有樣本。所以歸納法得出的結論是不確定正確性的。你有沒有聽過這個故事：在一個火雞飼養場里，一只火雞發現，不管是艷陽高照還是狂風暴雨，不管是天熱還是天冷，不管是星期三和星期四，每一天上午的9點鐘，主人都會準時出現，并給它喂食。于是，它得出了一個驚天大定律：“主人總是在上午9點鐘給我喂食。”時間來到圣誕節的前一天，上午9點，主人又一次準時出現，但是這一次，主人帶來的并不是食物，而是把它變成了食物….這個是英國哲學家伯特蘭·羅素提出的一個問題，被稱為「羅素的火雞」，用來諷刺那些歸納主義通過有限的觀察，得出自以為正確的結論。大部分人思考問題，會優先使用歸納法。因為這是人類認識世界的方法，這是人性決定的。比如一月到三月的成交金額連續上升，初級分析師往往會說：成交金額呈現上升的趨勢。這句話的潛臺詞是，預計交易金額在四月份也會上升。這是典型的歸納法思維：因為過去是這樣的，所以未來應該也會繼續這樣。這和那只火雞的思維其實也沒有什么本質的差別。而且這和沒分析一樣，你把數據丟給業務方，他們也能看出目前呈現上漲的趨勢。如果想要做好數據分析，就不能濫用歸納法，這點依然很反人性。那我們用演繹法，如何思考這個問題的呢？演繹法是從一般到特殊的推理，是從原因找結果的方法。要想預測四月份的成交金額會如何，首先需要分析前三個月的成交金額為什么會上漲？當時的背景是什么？上漲需要哪些條件？四月份的這些條件是否依然存在？如果維持成交金額上漲的條件不變，我們才能說四月份會繼續延續這種上漲的勢頭。經過演繹法推理的結論才是合理的，而且我們通過深挖找出了內部的原因，這才是業務人員想要知道的。數據分析的價值就體現在這。5. 找出背后的邏輯數據分析師是需要大量的邏輯思維訓練，但我們自己做好還不夠，我們的工作必需和業務方溝通，幫助他們解決實際的業務問題。但是很多業務人員沒有考慮清楚就跑來溝通，他們的需求可能充滿了邏輯問題，這時我們就需要幫對方理清思路，找出對方表述背后的邏輯。數據分析師往往會聽到業務方這樣問：本周的轉化率相比上周已經下降了5/%，怎么辦？這句話聽起來感覺沒什么問題，實際上邏輯并不是特別嚴密。首先，這句話的前半部分很好地表達了事實，值得表揚。如果前半句是一個觀點，我們還要先找到事實。但是這句話的后半句有問題，后半句的“怎么辦”，放在這個語境中，潛臺詞其實是這樣的：本周轉化率相比上周下降了5/%這是個不好的情況需要解決這個問題怎么辦？相比最開始的表述，我們分析出這句話中間出現了兩個衍生的問題。問題1：轉化率下降5/%真的是不好的情況嗎？這就涉及到了標準了，之前提到了我們要找到一個客觀標準，通過標準解決出數據的業務含義。因此我們首先要協助業務方找到一個標準。問題2：如果數據表現真的不好，那么這是現在急需解決的問題嗎？這個問題的答案也是不一定。商業世界要解決的問題太多，在同一時刻，永遠存在著各種各樣的問題。而企業的資源是有限的，不可能同時解決所有的問題。問題的解決必然有輕重緩急之分。那么憑什么要先解決轉化率的問題，而不是解決引流的問題、留存的問題、活躍度的問題？數據分析師必須了解企業當前的戰略方向，把有限的資源投入到更重要的方向上。如果上面這兩個隱藏的問題不想清楚，就開始分析怎么辦，那么這類分析師的工作往往會費力不討好，做很多低績效的工作。技藝理性需要長時間的練習說到這兒你有沒有覺得，分析師的工作和法律工作者非常的像。法官只看事實，一切都講證據。法官需要標準，標準就是法律文本。即使被告的行為看起來多么地不符合社會道德，只要法律沒有規定不允許，那么法官就不能認為有罪。法官不預設立場，法律的原則是無罪推斷，任何人在未經證實和判決有罪之前，都視其無罪。法官要用演繹法推斷。法官的判決講究證據鏈完整。證據鏈中的鏈字，就有一環扣一環的含義在其中。很明顯就是需要用演繹法來進行分析。最后律師要理清當事人的邏輯，大部分人是說不清一件事的，當事人在律師的引導下把事情逐漸還原。法律史上有一個非常著名的故事，可以為我們帶來一些啟發。在1608年，英國國王詹姆斯召見了法官，提出一項要求：既然法官只是國王的代理人，國王自然有權直接裁決訴訟案。但大法官柯克反對說：國王本人不能裁決任何案件。詹姆斯一世說：“法律以理性為基礎，除了法官之外，我和其他人一樣具有理性，為什么就不可以裁決訴訟案？”柯克大法官很聰明，先夸了國王一番：“確實，上帝賦予了陛下卓越的技巧和高超的天賦；”接著，他又說：“但陛下對于英格蘭本土的法律并沒有研究，而涉及陛下之臣民的生命或遺產、或貨物、或財富的案件，不應當由自然的理性，而應當依據技藝理性和法律的判斷來決定，而法律是一門需要長時間地學習和歷練的技藝，只有在此之后，一個人才能對它有所把握。”這個故事中非常重要的觀點就是“自然理性”不等同于“技藝理性”，而技藝理性是需要長時間的專業練習的。數據分析也一樣。總結很多人想要數據分析速成。他們認為“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好數據分析。分析工具、分析方法等技能確實可以速成，但是數據分析的能力不是自然理性能夠駕馭的。想要做一個好的數據分析師，必須擁有數據分析的思維，這是一種“技藝理性”，有一點反人性，必須花大量的時間訓練才能掌握。如果你學會了很多數據分析的工具和技巧，依然做不好數據分析。建議嘗試練習本文提到的思維。要點很簡單，堅持，堅持，堅持。#專欄作家#三元方差，公眾號：三元方差（sanyuanfangcha），人人都是產品經理專欄作家。專注用數據驅動業務增長，擅長數據分析、用戶增長。喜歡閱讀、思考和創作。本文原創發布于人人都是產品經理。題圖來自Unsplash，基于CC0協議

斜角肌/  /  /  /  /  /  /  /  引起的疼痛部位 胸前區疼痛 肩胛骨內側緣疼痛 肩和上臂外側疼痛 虎口區疼痛 扳機點有兩個 分別在胸鎖乳突肌后緣的三等分點處 喙肱肌/  /  /  /  /  /  /  /  / 引起疼痛部位 肩外側疼痛 上臂后側和前臂后側疼痛 手背疼痛 扳機點在喙突外下方 肱三頭肌（長頭和外側頭）/  /  /  /  /  /  /  /  /  引起的疼痛部位 上臂后側疼痛 肩膀后側疼痛 肘后處疼痛 扳機點 長頭有兩個 k1在肩胛骨下角水平線上，肱骨后內側 k2在k1下方1--2指處 外側頭一個 肱骨全長中點處，肱骨后外側 肩胛下肌/  /  /  /  /  /  /  / 引起疼痛部位 肩后側疼痛 肩胛骨區域疼痛 大臂內側疼痛 腕背痛 扳機點不固定 按揉時雙側上肢伸直向前放在椅背上，彎腰弓背使肩胛骨前移，盡量多的掏鳥窩 岡上肌/  /  /  /  /  /  /  /  引起疼痛部位 肩外側疼痛 肘外側疼痛 上肢外側疼痛 扳機點有兩個 分別在肌腹三等分點處 大圓肌/  /  /  /  /  /  /  /  引起疼痛部位 肩外側疼痛 上臂外側疼痛 前臂后側疼痛 扳機點有兩個 k1在肌肉起點處 k2在腋后襞處 小圓肌/  /  /  /  /  /  /  /  / 引起疼痛部位 大臂后側疼痛 肩后側疼痛 扳機點在肌肉中點處 上后鋸肌/  /  /  /  /  /  /  /  / 引起疼痛部位 肩胛區域疼痛 肩后疼痛 肘后疼痛 腕部尺側和小指疼痛 扳機點在肩胛骨內緣2//3//4//5肋骨上 按揉時應使肩胛骨前移 三角肌后束/  /  /  /  /  /  /  /  引起疼痛部位 肩膀后側疼痛 大臂后側疼痛 扳機點 三角肌后部探查 背闊肌（較少見）/  /  /  /  /  /  /  /  / 引起疼痛部位 肩胛下角區域疼痛 大臂和前臂內側疼痛 手尺側疼痛 扳機點在肩胛骨下角向外一點

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