项目经理建立数据思维的13个必备工具

01、信度与效度思维

信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在引申到数据分析工作的各个方面。

信度是指一个数据或指标自身的可靠程度，包括准确性和稳定性。

取数逻辑是否正确？有没有计算错误？这属于准确性；每次计算的算法是否稳定？口径是否一致？以相同的方法计算不同的对象时，准确性是否有波动？这是稳定性。

做到了以上两个方面，就是一个好的数据或指标了吗？其实还不够，还有一个更重要的因素——效度。

效度是指一个数据或指标的生成，需贴合它所要衡量的事物，即指标的变化能够代表该事物的变化。

只有在信度和效度上都达标，才是一个有价值的数据指标，例如，要衡量我身体的肥胖情况，我选择了穿衣的号码作为指标。

一方面，相同的衣服尺码对应的实际衣服大小是不同的，会有美版、韩版等因素，使得准确性很差。同时，一会儿穿这个牌子的衣服，一会儿穿那个牌子的衣服，使得该衡量方式形成的结果很不稳定。所以，衣服尺码这个指标的信度不够。

另一方面，衡量身体肥胖情况用衣服的尺码大小？你一定觉得很荒唐，尺码大小并不能反映肥胖情况，因此效度也不足。

在现实工作中，许多人会想当然地拿来指标就用，这是非常值得警惕的。你要切骨头却拿了把手术刀，是不是很可悲？信度和效度的本质，其实就是数据质量的问题，这是一切分析的基石，再怎么重视都不过分。

02、平衡思维

说到天平大家都不陌生，平衡思维相信各位也都能很快理解。简单来说，在数据分析的过程中，我们需要经常去寻找事情之间的平衡关系，且平衡关系往往关乎企业运转的大问题，如市场的供需关系，薪资与效率的关系，工作时长与错误率的关系等。

平衡思维的关键点，在于寻找能展示出平衡状态的指标！也就是如图中红框，我们要寻找这个准确的量化指标，来观察天平的倾斜程度。

怎么找这个指标呢？一般人的经验是先找双向型的问题，即高也不是低也不是的问题，然后量化为指标，最后计算成某个比率，长期跟踪后，观察它的信度和效度。

03、分类思维

客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价.......许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类，通过机器学习算法也可以分类，那么许多人就糊涂了，到底分类思维怎么应用呢？

关键点在于分类后的事物，需要在核心指标上拉开距离！也就是说分类后的结果必须是显著的。如图中的横轴和纵轴往往是你运营中关注的核心指标（当然不限于二维），而分类后的对象的分布不是随机的，而是有显著的集群的倾向。

例如，假设该图反映了某个消费者分群的结果，横轴代表购买频率，纵轴代表消费单价，那么绿色的这群人，就是明显的“人傻钱多”的“剁手金牌客户”。

04、矩阵思维

矩阵思维是分类思维的发展，它不再局限于用量化指标进行分类。许多时候，我们没有数据作为支持，只能通过经验推断，可以把某些重要因素组合成矩阵，大致定义出好坏的方向，然后进行分析。

05、漏斗思维

这种思维方式已经普及：注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等，大多数的分析场景中，都能找到这种思维的影子。

但看上去越是普适的、容易理解的模型，应用时越得谨慎和小心。在漏斗思维中，我们尤其要注意漏斗的长度。

漏斗从哪里开始到哪里结束？以我的经验，漏斗的环节不该超过5个，且漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过100倍（漏斗第一环节100%开始，到最后一个环节的转化率数值不要低于1%）。

理由是什么呢？超过5个环节，往往会出现多个重点环节，那么在一个漏斗模型中分析多个重要问题容易产生混乱。数值量级差距过大，数值间波动相互关系很难被察觉，容易遗漏信息。例如，漏斗前面环节从60%变到50%，让你感觉是天大的事情，而漏斗最后环节0.1%的变动不能引起你的注意，可往往就是这0.1％的变动非常致命。

这种思维方式已经普及：注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等，大多数的分析场景中，都能找到这种思维的影子。

但看上去越是普适的、容易理解的模型，应用时越得谨慎和小心。在漏斗思维中，我们尤其要注意漏斗的长度。

漏斗从哪里开始到哪里结束？以我的经验，漏斗的环节不该超过5个，且漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过100倍（漏斗第一环节100%开始，到最后一个环节的转化率数值不要低于1%）。

理由是什么呢？超过5个环节，往往会出现多个重点环节，那么在一个漏斗模型中分析多个重要问题容易产生混乱。数值量级差距过大，数值间波动相互关系很难被察觉，容易遗漏信息。例如，漏斗前面环节从60%变到50%，让你感觉是天大的事情，而漏斗最后环节0.1%的变动不能引起你的注意，可往往就是这0.1％的变动非常致命。

06、相关思维

我们观察指标，不仅要看单个指标的变化，还需要观察指标间的相互关系。有正相关关系（图中红色实线）和负相关关系（图中蓝色虚线）。最好能时常计算指标间的相关系数，定期观察变化。

建议大家养成一个习惯，经常计算指标间的相关系数，仔细思考相关系数背后的逻辑，有的是显而易见的常识，例如，订单数和购买人数，有的或许就能给你带来惊喜。另外，“没有相关关系”，这往往也会成为惊喜的来源。

07、远近度思维

确定好核心问题后，分析其他业务问题与该核心问题的远近程度，由近及远，把自己的精力有计划地分配出去。

例如，近期你的核心任务就是提高客服人员的服务质量，那么客服人员的话术、客户评价通道、客服系统的相应速度等就是最近的问题，需要重点关注，而客户的问询习惯、客户的购买周期等是相对远的问题，暂时可先放一放。

08、逻辑树思维

图中的逻辑树思维相信大家已经见过多次，一般说明逻辑树的分叉会提到“分解”和“汇总”的概念。这里把它变一变，使其更贴近数据分析，称为“下钻”和“上卷”。

所谓下钻就是在分析指标的变化时，按一定的维度不断地分解。例如，按地区维度，从全国到各省，从省到市，从市到区。

上卷就是反过来。随着维度的下钻和上卷，数据会不断细分和汇总，在这个过程中，我们往往能找到问题的根源。

例如，我们发现全国客户数量下降了，我们从地区和客户年龄层级两个维度先进行观察，发现各个年龄段的客户数量都下降了，而地区间的客户数量有的下降有的升高，那就按地区来拆分第一个逻辑树节点，拆分到区后，发现各省间的差别是显著的，那就继续拆分到市，最终发现是浙江省杭州市大量客户数量下降了，且涵盖各个年龄段，被竞争对手的一波推广活动转化走了，通过这三个层级的逻辑树找到了原因。

09、时间序列思维

很多问题我们找不到横向对比的方法和对象，那么，和历史上的状况比，就将变得非常重要。其实很多时候，人更愿意用时间维度对比来分析问题，这种方式容易排除掉一些外在的干扰，尤其适合创新型的分析对象，例如。一个新行业的公司或者一款全新的产品。

时间序列的思维有三个关键点。

一是距今越近的时间点，越要重视（图中的深浅度，越是近期发生的事，越有可能再次发生）；二是要做同比（图中的尖头指示，指标往往存在某些周期性，需要在周期中的同一阶段进行对比才有意义）；三是异常值出现时，需要重视（例如，出现了历史最低值或历史最高值，建议在时间序列做图时，添加平均值线和平均值加减一倍或两倍标准差线，便于观察异常值）。

10、队列分析思维

举个经常用的例子，假设5月17日我们举办了一次促销活动，那么将这一天来的新用户作为一个观察样本，观察他们在5月18日、5月19日......之后每天的活跃情况。

队列分析中，指标其实就是时间序列，不同的是衡量样本。队列分析中的衡量样本是在时间颗粒上变化的，而时间序列的样本则相对固定。

11、循环/闭环思维

循环/闭环思维的概念可以引申到很多场景中，例如，业务流程的闭环、用户生命周期闭环、产品功能使用闭环、市场推广策略闭环等。许多时候，你会觉得这是一个不落地的概念，因为提的人很多，干出事情来的却很少。

但是，这种思考方式是非常重要的。业务流程的闭环是管理者比较容易定义出来的，列出公司所有业务环节，梳理出业务流程，然后定义各个环节之间相互影响的指标，跟踪这些指标的变化，能从全局把握公司的运行状况。

12、测试/对比思维

测试/对比思维大家肯定不陌生。那么，怎么细化这两个概念？一是在条件允许的情况下，决策前尽量做对比测试；二是测试时，一定要注意参照组的选择，建议任何实验中，都要留有不进行任何变化的一组样本，作为最基本的参照。

现在，数据的获取越来越方便，在保证数据质量的前提下，希望大家多做实验，多去发现规律。

13、指数化思维

指数化思维是指将衡量一个问题的多个因素分别量化后，组成一个综合指数（降维），来持续追踪的方式。把这个放在最后讨论，目的就是强调它的重要性。前文已经说过，许多管理者面临的问题是“数据太多，可用的太少”，这就需要“降维”，即要把多个指标压缩为单个指标。

指数化的好处非常明显：一是减少了指标，使得管理者精力更为集中；二是指数化的指标往往都提高了数据的信度和效度；三是指数能长期使用且便于理解。

内容转载：项目管理者联盟