孟如何开始数据分析？
如何开始全职数据分析？？
大多数人听到“数据分析”的时候，都觉得是一个很高大上的词，似乎高不可攀。
但在我看来，数据分析并不是一个冷冰冰的工种，而是基于当前大数据和AI人工智能时代的一种通用能力。我们在日常生活的方方面面都接触到它，我们离不开它。
在进入数据分析门槛的初期，除了要培养数据思维的意识，学会使用得心应手的数据分析工具，还需要培养自己解决问题的思路，也就是我们常说的，学会使用数据分析方法。通过分析方法，把零散的思想整理成有逻辑、有组织的分析思路。
今天，我们来谈谈最适合小白分析师的八种常用数据分析方法。
1.逻辑树分析
分析目的:简化复杂问题。
顾名思义，逻辑树分析就像分支的分支一样，把一个复杂的问题细分成具体的可量化的问题，层层排列，步步延伸。
2.害虫分析
分析目的:市场调研和外部市场环境分析。
在PEST分析中，P是政治，E是经济，S是社会，T是技术。
PEST分析主要是分析判断企业所处的外部市场环境，从宏观角度分析行业。它最常用于市场研究。
3.对比分析
分析目的:比较，找出差异。
好的数据指标一定要有比例，好的数据分析一定要有对比。
比较就是把多个数据放在一起比较，分析它们的差异，从而找出这些数据所代表的事物的发展和规律性。
比如可以用平均值和中位数来判断数据的整体大小；用方差和标准差判断数据波动；用环比和同比显示随时间变化的数据趋势；
在进行比较分析之前，首先要明确比较的对象，可以分为自我比较和行业比较。
截图:数据焦点
4.相关分析
分析目的:挖掘交易相关性。
雨后会有彩虹吗？
如果你想知道雨和彩虹之间存在什么样的相关性，你需要使用相关性分析。事件之间的相关性可分为正相关、负相关、不相关和非线性相关。在实际工作中，可以选择绘制散点图来分析它们的相关性。
5.假设检验
分析目的:解决商业问题，提升商业思维。
假设分析是一个逻辑推理和验证的过程。首先提出业务问题的可能性假设，然后收集相关证据，验证假设，最后得出结论。假设检验可以快速提高逻辑思维能力，分析问题原因。
6.AARRR漏斗模型
分析目的:用户行为分析/产品运营。
AARRR漏斗模型是指客户获取、激活、留存、变现和自传播，对应用户生命周期中的五个重要节点。
比如对用户从进入网站到最后点击付费的行为分析，也可以通过转化漏斗反馈问题，从而细化产品运营。
截图:数据焦点
7.RFM模型
分析目的:用户价值分类。
RFM模型将三个指标，即新近性、频率和货币性纳入一个三维矩阵。类似于象限法，将客户价值划分为不同的区域来衡量其对应的价值状态。
这三个指标的含义是:
最后一次消费:顾客最后一次购买是什么时候？
消费频率:顾客在一定时期内的购买次数。
消费金额:客户的消费金额
截图:数据焦点
8.杜邦分析
分析目的:财务分析。
杜邦分析法是利用几个主要财务比率之间的关系，综合分析一个企业的财务状况。将企业以净资产收益率为核心的财务指标逐级分解为多个财务比率的乘积，目的是深入分析和比较企业经营业绩。
截图:数据焦点
最后，综上所述，上述分析方法属于基础数据分析方法。在实际工作中，要结合具体的业务问题，灵活运用，多种分析方法一起使用，真正做到取长补短。
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