自学了一套b站上的数据分析思维课。 课程链接
要点总结
1. 分析思维是数据分析的核心竞争力
- 工具和技能（如Excel、Python、算法等）决定了工作的下限。
- 分析思维搭建了分析框架，决定了工作的上限。
- 思维能力帮助解决业务问题，而不仅是完成取数等基础任务。
2. 数据分析的关键三步思维模型
(1) 定义问题
- 最重要的思维环节，决定了分析的方向。
- 需要具备以下思维能力：
- 目标导向思维：理解需求的最终目标。
- 清晰的理性思维：厘清需求中的逻辑关系，明确分析边界和目标。
(2) 分析问题
- 将复杂的问题拆解为多个子问题，各个击破。
- 需要以下能力：
- 结构化思维：逻辑清晰地分解问题。
- 逻辑推理能力：以因果关系和假设验证为基础展开分析。
(3) 解决问题
- 分析的最终目的是为业务提供解决方案。
- 需要具备以下能力：
- 业务理解能力：熟悉业务场景，提出与业务相关的可执行建议。
- 用户理解能力：从用户视角提出有价值的见解。
3. 数据分析的困惑与突破
常见困惑：
- “工具人心态”——过度依赖技能，缺乏整体视角。
- “分析结果无用”——分析缺乏业务洞察，无法落地。
- “方法套用困境”——方法学丰富，但缺乏针对性选择。
突破点：
- 技能是基础，但需要通过分析思维将技能转化为问题解决能力。
4. 数据分析思维的学习路径
懂：分析基本功
- 理解分析思维的核心概念和重要性。
- 掌握分析思路搭建的基础能力。
做：通用分析框架
- 学习并掌握普适的分析框架，能够灵活适应不同场景。
- 包括明确目标、拆解问题、验证假设、提出解决方案等步骤。
成：实战提升能力
- 通过真实的业务案例实践，将理论与实际业务场景结合。
- 通过复盘和总结，持续优化分析方法和建议落地能力。
5. 数据分析与思维的关系
- 技能如“树叶”，思维如“树干”。
- 有坚实的树干（分析思维），即使技能稍有不足，整体分析也能和谐有效。
- 只有掌握分析思维，数据分析师才能从执行层迈向战略层。
通过上述方法论，数据分析师能够从技能驱动转向思维驱动，在解决业务问题的过程中创造更大的价值。
课程逐字稿
在国内大数据快速发展的2016年，我就踏上了数据分析这趟列车。当时数据分析的工作职责还很不明确，也没有人总结究竟需要学习哪些知识。我只能把Excel、Python、机器学习、常用的分析方法、商业分析模型等等都学习了一遍。在初步熟悉了这些工具和技能之后，工作步入了正轨。
这时候我发现，业务人员更喜欢和我讨论需求，确定分析方案。现在，我在同花顺负责移动端的业务数据分析。除了业务分析，我还从0到1搭建了用户运营体系，总结了很多分析思维和方法论，并已经在公司内部推行。这两年我也面试了很多人，其中一些优秀的应聘者让我印象很深。他们的共同特点是分析思维非常清晰。
随着这些年对岗位理解的加深，我发现数据分析中的核心竞争力根本不在于具体的工具或技能，而在于分析思维。那么，为什么说分析思维是数据分析中的核心竞争力呢？
我们先看一下数据分析需要哪些技能。数据分析需要的技能非常广，比如工具类技能（Excel、Python等数据工具的使用），算法类技能（分类、聚类、回归等算法的原理和应用），分析方法（对比分析、漏斗分析、留存分析、多维度分析等），以及各种图表的可视化工具的使用和应用。这些技能虽然重要，决定了是否能够胜任数据分析的本职工作，但即便掌握了这些技能，很多人仍然会有困惑，比如：“我难道就是个取数工具人吗？”、“为什么领导总对我的分析不满意？”、“面对业务问题头绪很多，却没有清晰的思路”、“我会各种分析方法，但不知道什么时候该用什么方法”等等。
这些困惑的原因在于，掌握技能并不意味着能够解决问题，这是典型的学生思维。学生时代考试有标准答案，只需用学到的知识和技能应对考题即可拿高分；但进入职场后，业务问题没有标准答案，如何合理应用技能来解决问题全靠自己的理解。所以，虽然你掌握了数据分析技能，但缺少的是如何使用这些技能的能力，而这种能力就是分析思维。
分析思维的作用在于搭建分析思路的框架，数据分析技能是在这个框架范围内进行具体的分析。这两者的关系就像树干和树叶：有一个好的树干，树叶即使粗糙也能让整体看起来和谐；但如果树干东倒西歪，树叶再精致也无济于事。因此，技能决定下限，思维决定上限。
那么，数据分析究竟需要哪些思维呢？业务数据分析要解决的几个关键问题包括：定义问题、分析问题、解决问题。定义问题的思维是数据分析中最重要的思维，它直接决定了后续的分析方向。为了定义问题，我们需要具备目标导向的思维和清晰的理性思维，理解需求中的逻辑关系，否则只能成为取数工具人，疲于应付各种临时取数。
分析问题的思维不是指具体的分析方法，而是如何组织思路的能力。我们需要在一开始将问题拆解成若干小问题，然后各个击破，这需要具备结构化思维和逻辑推理能力，否则只能机械套用分析方法，无法适应不同的场景，也无法成长。
最后是解决问题的思维。数据分析的目的是解决业务问题，要想让分析更加落地，必须懂业务、懂用户。这样才能结合业务理解，提出有价值的分析建议。如果分析脱离了业务，只得出一些毫无业务意义的结论，那么数据分析师的工作价值将大打折扣。
为了补足思维短板，我将按照“懂、做、成”三个部分讲解数据分析思维的学习过程。第一模块“懂”，解决分析基本功的问题；第二模块“做”，提供通用的分析框架；第三模块“成”，通过实战案例提升能力。通过这样的学习路径，我希望帮助大家掌握分析思维，解决业务问题，并在数据分析师的成长道路上有所突破。
