数据分析如何建模？这3个思维你必须知道！
教你如何建立数据分析思维
在数据分析中，建立一个数据分析思维是一个至关重要的事情，但是建立一个数据分析思维不是一个简单的事情，需要不断的学习，不断的实践才能够验证这种思维是不是一个合适的数据分析思维，下面就给大家介绍一种经过实践过了的数据分析思维，希望能够给大家带来帮助。
如何建立数据分析思维呢？
首先需要建立一个好的指标体系。了解和使用指标是数据分析思维的第一步，大家在建立数据分析的指标体系的时候应该能够意识到孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样，指标也能结构化，也应该用结构化。上面提到的知识都是需要不同行业经验和业务知识去学习掌握，同时还要总结通用的技巧和注意事项。
建立一个好的指标体系之后，还需要明确指标的好坏，那么什么是好指标呢？什么是坏指标呢？行业人士说好指标应该是核心驱动指标。核心指标不只是写在周报的数字，而是整个运营团队、产品团队乃至研发团队都统一努力的目标。当然核心驱动指标和公司发展存在某种联系，是公司在一个阶段内的重点方向。记住是一个阶段，不同时期的核心驱动指标不一样。不同业务的核心驱动指标也不一样。上述说的是好指标，那么坏指标有哪些呢？坏指标就是虚荣指标，它没有任何的实际意义。虚荣指标是没有意义的指标，往往看起来不错，其实并没有实际的意义。坏指标也是后验性指标，它往往只能反应已经发生的事情。坏指标同样也是复杂性指标，它能够将数据分析拖进一堆指标的陷阱中。
其次就是建立正确的指标结构。建立正确的指标结构和分析思维的金字塔结构一样，指标也有固有结构，呈现树状。指标结构的构建核心是以业务流程为思路，以结构为导向。从流程的角度搭建指标框架，可以全面的收集用户相关数据，这样可以毫无遗漏的保留出相关的数据。
以上的内容就是教给大家如何去建立自己的数据分析思维的方式了，大家在进行建立数据分析思维的时候一定要参考上面提到的步骤，首先就是建立一个好的指标体系，其次就是明确指标的好坏，最后就是建立正确的指标结构，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
数据分析如何建模，其实可以借助好用的工具。
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