在职人员在工作中，在我们应对不一样情景的情况下，都必须创建自身对特殊情景的认知能力 。有的人较为聪慧，具备高效率创建认知能力的方式创建认知能力的方式；有的人比较一般，创建认知能力的情况下是多少会走点弯道 。
这类状况套入到商业分析师头顶也是一样的 。很多人跟我说，大数据分析师应当怎样发展，学习培训什么专业技能 。我的回应是，你除开数据统计分析专业技能的学习培训以外，你可以比业务流程更懂业务流程，比产品运营更懂商品，你乃至还必须对全部制造行业有一些思索 。假如你保证了，那麼你就是一个十分趋之若鹜的大数据分析师换句话说数据专家了 。又有些人跟我说，也没有数据思维，换句话说也没有思索实体模型该怎么办？因此我想起了，比不上做一些思维模型的共享给到大伙儿 。思维模型会让你出示一种角度或逻辑思维架构，进而协助你创建起观查事情和对待全球的角度 。根据对思维模型的学习培训，能提升你取得成功的概率，并帮你防止不成功 。
因而根据自己的工作经验和对数据统计分析的了解，我将自身很多年累积的工作经验和专业知识小结变成35个思维模型&数据库系统 。根据这种实体模型，可以协助大伙儿迅速入门数据统计分析，降低大伙儿自身探寻全过程中的弯道 。期待根据他们，进一步的协助到早已迎战在数据统计分析之道上的学生们 。
这篇我先共享十五个（分从上到下）这篇文件目录以下：
1、KANO分析法
2、5W2H分析法
3、逻辑树分析法
4、战略钟分析法
5、RFM顾客价值实体模型
6、客户个人行为分析法
7、购物篮分析法
8、SWOT分析法
9、鱼骨图分析法
10、波士顿矩阵剖析
11、波特五力分析法
12、GE制造行业诱惑力引流矩阵
13、墨尔本 三四引流矩阵
14、战略意义与行動点评引流矩阵
15、PDCA实行实体模型
KANO分析法 KONO实体模型以剖析用户需求对客户令人满意的危害为基本，最能体现商品特性和客户令人满意中间的离散系统关联 。
例如你对一个商品做KANO分析法，刚开始流程为
- (1)从消费者视角了解商品或服务项目必须；
- (2)设计方案问卷调查表；
- (3)执行合理的调查问卷；
- (4)将调查报告分类汇总，创建品质原形；
- (5)剖析品质原形，鉴别实际精确测量指标值的敏感度 。
风采要素：客户出乎意料的，如果不出示此要求，客户满意度不容易减少，但当出示此要求，客户满意度会出现挺大提高；
期待要素（一维要素）：当出示此要求，客户满意度会提高，当不出示此要求，客户满意度会减少；
必需要素：当提升此要求，客户满意度不容易提高，当不出示此要求，客户满意度会大幅度减少；
无差别要素：不管出示或不出示此要求，客户满意度都不容易有更改，客户压根不在乎；
反方向要素：客户压根也没有此要求，出示后客户满意度反倒会降低；
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5W2H 分析法 5W2H做为万花油实体模型，能够 用以日常生活的各个方面，自然也可以用以数据统计分析中 。
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