工程思维要解决的是“交付”、“价值”和“效率”的问题。其核心是，要在脚踏实地的基础上平衡好成本、质量和时间周期。「sop思维」和「系统思维」是工程思维的重要组成部分，工程思维的核心是系统化和结构化，要系统地看待所有相关流程，要有步骤有意识地安排工作进度。如，一个软件开发生命周期基本可以分成这几个阶...
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系统思维是指在考虑解决某一问题时，需要把它当做一个有机关联的系统来处理，而不是孤立、分割地看待。例如，航空公司进行客户调研时，发现乘客普遍希望飞机能够早点抵达目的地。一些人的想法是提高飞机飞行速度，但系统工程师考虑得更加全面。整个飞行旅程包括诸多环节，如前往机场、进站检票、排队安检、行李托运、候机...
SOP，全称为「standard operating procedure」，就是「标准工作流程」。标准工作流程就是将某一流程的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。例如，在工业时代，亨利·福特发明了流水线，让汽车生产的每个操作步骤都是分工明确的，每个操作流程的质检标准也...
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，那么许多人就模糊了，到底分类思维怎么应用呢？关键点在于，分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！也就是说分类后的结果，必须是显著的。如图，横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指...
矩阵思维是分类思维的发展，它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候，我们没有数据做为支持，只能通过经验做主管的推断时，是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。大家可以百度经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。
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，太多的分析场景中，能找到这种思维的影子。但是，看上去越是普世越是容易理解的模型，它的应用越得谨慎和小心。在漏斗思维当中，尤其要注意漏斗的长度。漏斗从哪里开始到哪里结束？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10...
相关思维是比较复杂的统计学数据思维，相关思维包含正相关、负相关、非线性相关、不相关等多种类型，大部分应用在生物学、科学领域。复杂的相关分析需要应用函数，建模才能完成，而现实工作中，大部分应用不到这么深层复杂的程度。大部分应用主要研究A与B之间的关系，如销售额与UV之间的关系，广告费用成本与获取曝光量...
细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题的一种思维方法。细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题...
对比思维是指通过比较和对照来理解事物的一种思维方式。它可以帮助人们更好地理解事物的异同之处，从而深入探究问题的本质。在数据科学领域，对比思维可以有以下几个方面的应用：数据特征对比：在数据分析和建模过程中，对比不同特征之间的差异和相似性，有助于发现数据的规律和趋势。模型对比：对比不同模型的性能和表现，...
逻辑树又称为演绎树或分解树，英文叫做Issue Tree，是一种以树状图形来分析存在的问题及其相互关系的方法。 逻辑树又称为演绎树或分解树，英文叫做Issue Tree，是一种以树状图形来分析存在的问题及其相互关系的方法。首先将一个已知问题当成树干，然后开始思考这个问题与哪些相关问题或子任务有关，每...
指数化思维，是指将衡量一个问题的多个因素分别量化后，组合成一个综合指数（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”了，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...
要在数据科学领域拓宽眼界并让自己全能多元，可以考虑以下几个方面： 跨学科知识：除了数据科学的技术知识外，拓宽眼界可以从其他学科获取知识，例如统计学、数学、计算机科学、商业学、社会科学等。这样可以更好地理解数据科学在不同领域的应用，拓展自己的专业视野。 多样化的项目经验：在不同行业和领域积累项目经验，...
