简介这10种数据分析优劣势 10种数据分析方法及其优缺点

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以下整理的是常见的数据分析方法，不同的分析方法适用于不同的场景，有助于快速上手数据分析，解决实际工作问题。要注意数据分析方法并非只有做数据分析工作中会用到，生活中也颇有用处，换个角度思考问题或许就能发现新的世界。
1.逻辑树分析法
如果你分析的目的是想把复杂的事情变简单，可以使用逻辑树分析法。有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。
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在求职面试中，也经常会考察这种问题：
全国有多少个产品经理？深圳地铁高峰期客流量多大？
公司楼下摆小摊月入多少？
这些估算类的问题都可以拆解成逻辑树，把一个复杂的问题细分到可以具体量化的问题上。
再贴一个刚发现有味道的回答：
2.多维度拆解分析法：
比如评价一个公司好坏需要从多个维度：
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其实我认为这个和逻辑树的思路是比较类似的。把一个模糊的问题，拆解成多个子问题。
3.PEST分析法
严格的来说这个有点假大空只能说沾边数据分析，但是如果你是做行业分析，就可以使用PEST分析，这一般是在市场调研的时候用。
Political Factors：政治环境
Economic Factors：经济环境
Social and cultural Factors：社会环境
Technological Factors：技术环境
具体可以参考人人都是产品经理上的一篇少儿编程行业PEST分析：
https://www.sohu.com/a/382315498_114819

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