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，...
在未来5年，数据科学领域将会经历许多变化和发展，以下是一些可能的趋势和变化：自动化和智能化：随着机器学习和人工智能技术的不断发展，数据科学领域将更加注重自动化和智能化。自动化的数据处理、模型构建和部署将成为常态，大大提高数据科学工作效率。数据隐私和安全：随着对数据隐私和安全的关注不断增加，数据科学领...
数据科学将会成为公司里辅助决策和产品开发的重要力量。为了让数据产生最大的影响力，数据科学要在产品开发的初期发挥作用，而不是在一切都完工了以后做一些小修小补。同时数据科学的一个作用是给产品开发部门提供质量反馈，有关产品质量的数据可以被设计部署并采集过来，进而加以分析用来帮助未来的产品决策。
数据科学家这个角色出现的最初，是需要人来解决社交网络中遇到的一些有挑战性问题。那个时候，很多软件公司旗下都有数个各自为政的小组。传统的R&D（Research&Develop）企业模型导致的结果是，在把一个点子从一个团队传递到另一个团队的时候，后者必须要重新开发实现，这就造成了大量不...
基于数据和基础设施开发出来的工具和应用，会以大得多的一波浪潮来袭。越来愈多的垂直领域公司将会出现。另一个可以努力的方向是社交数据。现阶段所有产出的社交数据都能以一种全新的方式去表征世界现象以及人们的行为。另一个关键点是智能手机也在不停地产生着海量数据。
展示数据科学的价值可以通过以下方式：数据驱动决策：展示数据科学如何帮助企业或组织做出更明智的决策。通过数据分析和预测模型，提供有力的数据支持，帮助企业制定战略规划、市场营销策略、产品改进等决策。业务增长：展示数据科学如何促进业务增长。通过数据分析和挖掘，发现新的商机、客户需求、市场趋势，从而帮助企业...