如何训练数据分析思维

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在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。

·规则：通常是对这个世界的看法；

·情况：就是这个世界存在的已知事实；

·结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。

这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。

以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。

举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格（规则）；现实中a平时不努力（情况）；所以a考试不及格（结果）。

以情况为起点的推理方法就是归纳推理。

a平时不努力（情况）；a考试不及格（结果）；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。

以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。

a考试不及格（结果），考试不及格通常是由于平时不努力（规则），检查是否平时不努力（情况）。

从日常工作中，我们可以发现，外展推理的思维模式十分切合日常数据分析师的多维定位原因的工作模式，是数据分析师尤其是入门数据分析师最应该具备的一种思维逻辑，那如何进行外展推理呢？外展推理用大白话来说就是强迫自己思考产生问题的各种可能原因，之后的重点就是收集资料，以证明是这些原因或不是这些原因。

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将所思考的问题的相关因素全部罗列出来。

对所有相关的因素进行层级和相关性比较， 分离不同层级的因素，合并同一层级中相同的因素，确保各因素的独立性。

按照正确的逻辑关系，把各因素进行排列组合。

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如下图，我们可以将问题进行分解，分解的原则为：

· 各部分之间相互独立（Mutually Exclusive）

· 所有部分完全穷尽（Clooectively Exhaustive）

在此基础上按层级进行数据分析定位，找到最细的原因。