從以下幾個方面來看數據分析思維及其方法論：
去餐廳吃飯師，如果你仔細觀察的話，餐廳大致可以分為以下兩類付費模式：
1）使用大眾點評優惠吸引用戶結賬
2）直接使用微信或支付寶結賬
這兩類結賬方式，表面看是商家的促銷行為不同。但是，從長遠來看，第一類餐廳更容易勝出。
這是為什么呢？
因為第一類餐廳的結賬模式是建立在互聯網產品基礎設施（大眾點評或者百度糯米）之上，通過與互聯網產品結合，可以積累用戶的消費信息，例如消費評論。這就好比線下商店老板比不過淘寶賣家一樣，因為淘寶賣家有自己客戶的詳細購物信息，更了解自己的客戶。
更有遠見的餐廳老板，會雇傭聰明的數據分析師，來整合挖掘餐廳線下軟件（訂餐管理軟件）和 線上用戶信息（如大眾點評的評論），從而為制定餐廳未來的運營決策提供依據。
然而，很多傳統的公司并沒有意識去積累用戶的消費數據，更別說對數據進行分析來指導公司運營了。說到底，其根本原因是公司的負責人沒有數據分析思維。
那么，什么是數據分析思維呢？
數據分析思維是通過各種方法收集用戶的數據，了解用戶需求，然后改進你的個人決策，不斷迭代。
數據分析思維基礎方法論
其實數據分析思維這套方法論被廣泛的用在互聯網公司。國內的有阿里巴巴，騰訊，滴滴。國外的有Facebook，亞馬遜，優步，領英。
不管是公司，還是個人，在這個新時代，具有數據分析思維是一種更高層次的元認知能力。數據分析思維也是數據分析師最最核心的競爭力，不管是 Excel、Python/ target=_blank class=infotextkey>Python、sql等都是在工具層面，要想成為進入數據分析專業圈子，還需要分析思維的駕馭。在面試中，對分析思維的考察也是相當重要的一環。
為了更好的明白以下兩個問題：
1）作為公司，數據分析思維具體是如何在公司的產品、營銷各個環節起作用的
2）作為個人，在新時代，如何何建立你的數據分析思維
我們先來看全球第三大職業社交網絡~領英（LinkedIn），其創始人在創業初期，是如何利用數據分析思維及技術，來突破產品沒有用戶魔咒的。
霍夫曼是領英（LinkedIn）的創始人，同時也是Facebook最早的天使投資人。他還是PayPal黑幫的精神領袖之一。
這里有必要介紹下大名鼎鼎的PayPal黑幫。
PayPal黑幫是在硅谷赫赫有名的創業和天使投資人群。2002年，eBay以15億美元收購了電子支付公司PayPal后。PayPal的重要員工都陸續從eBay離職。不過，這些離職的員工仍然保持著密切的聯系，經常聚會，并將自己的團體命名為“PayPal黑幫”。
上面這張是《財富》雜志2007年拍攝的PayPal黑幫。
如果單看桌上散亂的酒杯和撲克牌，墻上懸掛著文藝復興時期的巨幅油畫，你會驚嘆：艾瑪，這不會是意大利黑手黨的聚會吧？
這就是PayPal黑幫的成員，他們獨自創建了數十家企業，至今總價值達近300億美元。
蒂爾創辦了Founders Fund基金，為LinkedIn、SpaceX、Yelp等十幾家出色的科技新創公司提供早期資金。
馬克斯·列夫琴是網站Slide的創始人，運營著圖片共享網站Slide，這是全球最熱門的網站之一，每月平均訪問者人數達到1.34億人。
埃隆·馬斯克創立了美國太空探索公司(SpaceX)以及特斯拉汽車。
陳士俊聯合創立了社交視頻網站YouTube。
大家猜下，這幾個人里哪位是領英創始人霍夫曼？
如果你仔細觀察這群人，有一個人坐在照片正中一張紅絲絨沙發上，棕色的頭發整齊地梳在腦后。他表情篤定，敞開的領口處一條金項鏈若隱若現。他就是領英創始人霍夫曼。
別看他一副暴發戶的裝扮，他可是領英數據分析思維文化的締造者。
我們從霍夫曼創辦領英開始說起... ...
霍夫曼畢業于斯坦福大學及牛津大學哲學系，生活一直順風順水。畢業后，他總希望能干點什么去改變世界。
由于他一直對社交網絡感興趣，于是，1997年從蘋果公司辭職創立了一家約會服務網站Socia.NET，那時扎克伯格還在上初中。
但是，由于缺少搜索等功能，SocialNet在商業上并不成功，最后以失敗告終。
你看，創業第一次失敗的很多，不要光看他人光鮮的結果，更多的時候，應該回頭思考下他過往的經歷，才會發現這些人有哪些值得我們去學習和借鑒的經驗。
就在這時（1988年），蒂爾正籌劃著做電子錢包PayPal。他給霍夫曼打了一個電話，邀請創業失敗的霍夫曼加入公司。霍夫曼答應了，并成為支付服務部門董事兼COO。
新公司進展并非一帆風順。2000年春天，霍夫曼、蒂爾以及馬克斯和埃隆對公司做了一次大膽且冒險的戰略方向調整。在當時，PayPal只是為掌上電腦提供支付交易。當PayPal開始飛快燒錢時，他們才意識到互聯網已改變了人們的支付習慣。于是，他們果斷決定放棄掌上電腦，擁抱互聯網。
為什么說是一次冒險呢？
在當時，互聯網做金融平臺是銀行想都不敢想的事，卻恰恰被這一群不懂金融的人做成了。2001年年底，PayPal以15億美元被eBay收購，成員們陸續離開，各自創業或投資其他公司。盡管他們多是自由主義者，強烈地依賴自身的感覺及判斷，但仍然定期聚會，誰要有資金困難，就會互相幫助。
2002年，霍夫曼給自己放了一個長假。那時，剛經歷過2000年年初的網絡泡沫，整個硅谷對互聯網公司還心有余悸。
就在澳大利亞的海灘散步的時候，他思考并預測了下未來：
1）資本都將目光轉向了軟件和清潔能源科技，但忽略了消費者公司的前景
2）社交網絡有兩種可能：個人應用和商務應用，后者的市場尚且空白，這也許是建立職業社交網站的最好時機。
想清楚后，他決定成立一家職業社交網站公司。2002年11月最后一周，霍夫曼利用已有的人脈召集了7名前同事。第二天，一行人帶上手機和電腦搬進了山景城一間簡陋的辦公室。
然而，創業遇到的第一個問題就是：沒有啟動資金，該怎么辦？
那時正是互聯網泡沫剛過，新成立的公司根本得不到任何投資。
如何融資呢？
霍夫曼打開手機通訊錄，慢慢翻看哪個朋友最近有錢。首先他想到了“好基友”蒂爾，因為，當時蒂爾的基金公司已做得有聲有色，很有錢。
當然，打電話過去，“好基友”也沒讓他失望，不僅精神上大力支持，還提供了首輪融資。
在公司產品（領英）做出來以后后，接下來遇到的問題就是：
1）在一開始，根本沒人知道你的產品，沒有用戶怎么辦
2）用戶對產品體驗有哪些意見？如何改進？
好在，霍夫曼是一個與時俱進的創始人，他正是用數據分析思維來建立產品和找到目標用戶的。
他是如何做到的呢？
這里舉一個例子
1）分析數據
在2004年，領英對用戶按照來源渠道進行分析。發現了最大的兩個渠道，一個是從自然搜索來的（即google搜索），一個是從郵件來的。
進一步分析發現，從自然搜索來的用戶留存度是電子郵件邀請來的3倍。
2）依據分析結果，優化產品
根據分析結果，當時領英做了一個決策，不去關注郵件獲取來的客戶，而是核心關注如何優化自然搜索帶來用戶的體驗。
依據這個決策，在6個月以后，每個月的用戶增長保持到了60%的增長速度，同時，獲取了年度最有價值，最有粘度的客戶。
3）依據分析結果，建立營銷方案
通過對用戶留存的進一步分析，發現了兩個重要的現象：
第一，很多從自然流量搜索來的用戶，特別關注用戶的個人簡歷。
當時領英做了一個很重要的決策，不斷的誘導用戶完善他們的簡歷，這是他們產品開發的一個核心關注點。
第二，通過分析用戶的粘度，以及整體上用戶產品功能上的體驗，用戶第一周注冊以后，需要增加5個社交關系，這樣的用戶給整個領英平臺帶來的價值是不增加5個社交關系，或許5個以下社交關系的3倍以上。
這個分析花了數據分析科學部門4個月時間才找到這個答案。
發現這個數據分析結果以后，做什么事情呢？
領英在產品、營銷等各個渠道上大肆推廣，推薦這個產品功能，以此不斷的增加用戶的粘度，提高用戶的留存率。
領英的整個公司文化都是圍繞數據分析來進行的， 現在領英在全球已經有了3億用戶，2016年被微軟以262億美元收購。
霍夫曼說，“談生意、咨詢、分享知識、找工作，網絡平臺只要堅持到100萬人就成功了。”
回顧領英制定決策的整個過程，數據分析思維是這樣建立的：
相對于PC時代，為何在移動互聯網時代，數據分析變的比以往更重要呢？
如果你了解管理學，在近100年的美國商業發展社會里面，一共有三次管理學的浪潮：
第一次浪潮，提出了一個科學管理方法論
第二次浪潮，現代管理學之父 彼得·德魯克 提出用管理促進企業增長
他講過一句非常經典的話：如果你不能衡量，那么你就不能有效增長。
現在我們正處于第三次浪潮之中。第三次管理學浪潮是什么呢？
第三次浪潮，提出了營銷和定位的理論。由于移動互聯網的出現，用戶數據大量積累，營銷方案的制定都是基于數據分析結果來決策。
最近5年，以美國為代表提出來的精細化運營、增長黑客的理論，把一系列的管理科學這發揮到了極致。
下面是增長黑客的理論，從產品研發到營銷推廣，主要從5個方面圍繞數據分析展開。
從這三次浪潮的發展，我們可以看到，人類的思維也在從“經驗主義思維”向“數據分析思維”發展。
例如，以往人類的決策過程都是基于大腦的國外經驗，例如醫生給病人看病。
但是人腦的CPU、內存太低，根本存不了多少東西。
而現在更多的決策是基于大數據分析來進行的，因為好多臺電腦的計算能力和內存是人腦的N倍，例如最新的癌癥研究IBM Watson，是用海量的大數據分析來治療癌癥的。
然而，很可悲的是，很多公司還活在傳統的“經驗主義”思維里無法自拔。真正理解數據分析思維，并將其運用到經營和決策里面的實在很少。這在傳統行業里表現的尤為明白。例如：很多的公司產品經理和CEO以為留存率是給VC看的。
但是，真正做增長的產品經理和運營經理會把留存作為最核心的指標。
下面我們來看看，對于公司，個人分別如何建立數據分析思維。
- 對于公司，你該如何做？
作為公司的負責人，應該去想辦法積累用戶的數據。
對于傳統企業，你可能沒有互聯網產品，但是你可以借助現在很多的工具來獲取和積累用戶的數據。因為只有有了數據，你才能去分析和決策。
我們看一個傳統企業利用數據分析來提高銷售額的例子。
一個做數據分析的朋友為酒吧的主人提高了一套數據分析解決方案，以解決酒吧老板了解酒吧經營的每一個細節，以便制定準備去的推廣和經營決策。
這位數據分析師提高的服務包括以下三個方面：
首先，他分析每一家酒吧過去經營的統計數據，這有助于酒吧的主人全面了解經營情況。在過去，像酒吧這樣傳統的行業，業主除了知道每月收入多少錢，主要幾項開銷是多少，其實對經營是缺乏全面了解的。至于哪種酒賣的好，哪種賣的不好，什么時候賣的好，全憑經驗，每月什么數據分析來支撐。
其次，他為每一家酒吧的異常情況提高預警。例如可以提升酒吧老板某一天該酒吧的經營情況和平時相比很反常，這樣就可以引起酒吧老板的注意，找到原因。在過去，發生這種異常情況時老板很難注意到，比如某個周六晚上的收入比前后幾個周六晚上少了20%，老板一般會認為 是正常浮動，也無法一一檢查庫存是否和銷售對得上。有了他的數據服務，這些問題都能及時被發。
最后，他綜合各家酒吧數據的收集和分析，為酒吧老板提供這個行業宏觀的數據作為參考。比如從春天到夏天，北京市酒吧營業額整體在上升，如果某個特定時刻，可以指定合適的營銷方案。
- 對于個人，如何建立你的數據分析思維能力呢？
作為個人，你也要學著運用數據分析思維來指導自己的決策。
當我們在做出選擇和預測判斷的時候，要想辦法找到相關的數據來分析和驗證我們的判斷。
今天，不管你愿不愿意，你都被卷入了“一個人就是一家公司”的時代。只不過，工商局注冊的那些公司都是“有限責任”，而你“自己”這家公司是無限責任。
你需要用一生的時間和信用來為它擔保。你必須像經營公司一樣經營自己：構建自己的協作關系、塑造自己的產品和服務、呵護自己的名聲、把注意力投放到產出更高的地方。
如果把每個人的大腦比作一臺電腦的話，你的大腦就是你自己的數據分析師。
把你自己比作一家公司的話，會搜集有效數據的你是團隊的產品工程師、使用大腦進行深入分析做出決策的你是團隊的的數據分析師，會寫作演講的你則是團隊的市場部經理。
當所有的決策和選擇，是建立在數據分析思維這個基礎上，你就會慢慢運營好自己。
運營好自己的結果是什么呢？
其實就是提高你個人的影響力。要知道，未來的社會最貴的資源是影響力。
在小屏時代，能爭奪用戶眼球注意力的位置越來越少。只有有了影響力你才能成為用戶心智中的一個符號，這樣你才能在爭奪注意力大戰中脫穎而出，成為真正的商業贏家。
現在依然處于獲取個人影響力的成本很低的時代，再過兩年，誰是這一波機遇期里打造出真正有影響力的人，該水落石出了。
別想，這是天方夜譚，現在這樣的事情每天在發生著。
而建立影響力的過程，就是將你擅長的知識分享到互聯網上，同時，讓更多的人知道你。
而這其中，最重要的一點是你要學會用數據分析思維去經營自己，改善產品（你就是你自己的產品），讓更多的人看到你。
很多人也學了一堆工具（excel，sql，python等），談起使用工具的技巧頭頭是道。但是面對問題，還是不知道如何去分析。
他們每天也按時上班，也用數據做了很多圖表，但是只是統計了分析之前已經知道的現象，比如“這個月銷售有所只下降”等實際情況。他們不會深入分析現象背后發生的原因，從而也得不出什么具有建設性的結論。
所以，你還需要學會如何解決這些問題：
面對問題，沒有思路，怎么辦？
面對一堆數據，該如何下手去分析？
面試中的業務問題如何去回答？
這就需要你掌握常用的分析方法，下面是我總結的常用分析方法：
