實際中，很多數據剖析從業者沉寂在用工具操作數據的快感中，還有一些迷戀各種算法帶來的成就感，這個或許和每個人的經歷和對數據剖析的理解不相同形成的。那麼，優秀的數據剖析思想具有哪些特性呢?1、落地性強
舉個比方，一家電商公司要進步GMV?
A剖析師：GMV=每個人消費金額的綜合，只需進步每個用戶的消費金額，就能夠進步GMV，那具體如何做呢?
B剖析師：GMV=客單價*消費用戶數，那只需做2個假設即可，假設客單價不變，咱們只需添加消費用戶數就能夠添加，假設消費用戶數不變，只需進步客單價就能夠進步GMV收入，再抱負的狀態都是同時進步，但仍是不行詳盡，僅僅找到了問題的方向
C剖析師：GMV=客單價*消費用戶數，先經過公式法找到了問題要突破和剖析的方向，接著憑藉數據更深化的剖析，比方客單價的散布是什麼姿態的?提高的空間有多大?哪些人的能夠提高?這些人都有什特徵?接下來你能夠
能夠告知運營：經過滿減來刺激仍是經過買贈來刺激呢?
能夠告知產品：對哪些人進行購買引導(推薦)作用會好?
等等，所有的剖析思想都是為了讓你找到正確的方向，要問什麼是好思想，好的數據剖析，那落地性一定是第一位，上面的三個剖析師都用了公式法，第一個跑偏了，第二個僅僅找到了方向，那第三個其實便是他人喜歡的數據剖析師，這兒僅僅簡單舉個比方，讓咱們明白其中的道理。
2、有條理性
要讓剖析思想變的有條理，就要引入一個常用的思想，叫金字塔原理，其實咱們不用被這個名詞嚇住。
用一個場景來解析以下，比方咱們去超市，你會發現同類的產品就會集在一起，生果區、肉食區、海鮮區、零食區等等，那其實剖析也是相同的，只需對指標+維度做好分類，就能夠保證根本的條理性了，但儘量不要存在重複和交叉。
3、意圖性強
做剖析最重要的剖析的意圖，做剖析無非解決2大類問題：1、找到病因，對症下藥;2、驗證決議計劃方向，提供數據支持;那對應的角度也是相同的，第一類叫後驗剖析，便是清晰出了問題，找原因，第二類叫先驗剖析，要先假設再驗證，還未發生。
4、可衡量
好的剖析思想，不光能夠想清楚，還能夠給出接地氣的舉動方式，那舉動後的作用如何衡量呢?這也是要考慮的工作，大千世界，無奇不有，計劃與實際之間的差距，便是咱們成長的地方，而這個縫隙常常被很多人忽略。
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