上述是比较基本的数据思维应用思路，对于实际的数据分析工作来讲，我们根据又需要不同业务场景使用相应的数据分析模型，例如漏斗分析模型、全行为路径分析模型、归因分析模型、杜邦分析法、AARRR模型等等。
总之，当你觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，根据以上思路进行梳理，当我们有大概的数据思维应用基本思路之后再做行动，只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
三、如何应用数据思维？数据思维应用在工作和生活中不同的场景中。
在工作中：▶在广告投放时，若具备的数据思维，就去从广告的受众群数量大小、渠道数量、成本和效果回收情况，想办法去拆解出各种影响因素、预期效果、投入成本等信息。
▶在优化产品时，若具备的数据思维，就去梳理其商业模式、面对的用户群体、群体的使用场景，以及可能设置的付费点并去验证，同时想到可改进的价值点，并观察后续运营动作是否验证了改进点。
▶在整理回访数据时，若具备的数据思维，就会通过线索来源，通话总次数，通话有效次数&时长，线索意向级别，销售司龄等数据维度来判断这组客户的意向度，来缩短成单周期。
·······在生活中：▶若具备的数据思维，当看到为什么滴滴打车你的价格高？就会观察并思考可能是你周围叫车用户多而司机少，也可能"其他原因"。
▶若具备的数据思维，当看到为什么每个超市都鼓励办会员卡后，就会观察并思考可能是因为要留住你，增加你选择去他们消费的机会，减少去竞争对手消费的机会。
·······总之，数据思维的应用是非常广泛，还有在管理的应用，人力的应用等，这里就不一一扩展了，其应用基本都是大同小异，只要我们掌握了基本的思维思路，再者不断的提升工具的使用，结合实际的业务场景，贴合业务来应用数据思维，就能在工作和生活中发现问题，解决问题，总结问题。
现在我们以放渠道选择与预算分配最优的具体广告投放案例，再来简单了解一下数据思维的应用。
在制订渠道投放计划时，如何有效地筛选广告投放渠道？以及如何合理地分配投放的预算呢？对于这两个问题，我们都需要从数据思维的基本思路开始着手。
首先，在对这几个渠道的数据有了基本的认知之后，明确其分析目标，我们可以根据广告投放的实际情况进行预算的控制和调整。比如，在缩减预算的情况下，应该如何优化投放费用的最优分配呢？
进而，通过各个渠道的转化漏斗分析，看看各个渠道的转化率，环比往期数据，来优化新增渠道。其目的可以测试不同策略和素材的效果，还可以横向对比不同投放方式的渠道拉新成本，择优选择。我们就按小米渠道的各环节转为为例，转化环节可以简单的分为下载→激活→注册→创建企业。如图所示：
可根据小米渠道人群受众、广告页面、落地页以及注册方式等这些实际内容都可以通过测试数据，并进行调整优化。衡量优化效果的核心指标是漏斗对应层级的转化率是否得到提高。
在增加投放费用时，需要快速增加拉新量的情况下，又应该如何优化预算分配呢？这时，从数据上看将预算全都使用到单个企业获客成本最低的vivo渠道。但从实际的广告投放经验以及过往数据来看，vivo渠道的新增用户数相对最低，但用户精准度并不高，无法快速扩量。
最后，输出结论。根据往期数据以及用户质量和企业转化来看，苹果和华为渠道的用户精准度较高，才是扩大预算投放的首选渠道，因为从拉新量来看，这两个渠道也是大流量渠道，在平均拉新量较低的情况下，可以轻松扩量。
当然，在实际做用户拉新的广告投放时，数据比上述例子复杂得多，考虑的因素也叫多，我们需要能够通过实际数据对比，不断地优化预算分配，以获得性价比更高的渠道投放策略。
数据思维是一种底层的思维模式，其作用有：
2、从纷繁复杂的现象中找到问题与短板，有助于找到解决方案；
3、快速准确的调整工作方向，提高与公司战略及发展阶段的匹配性。
还有，数据思维不同于数据知识和数据技能，数据思维是用数据提出问题和找到解决问题的办法。其次，数据思维要发挥作用，需要与其他的能力组合。如问题意识、行动能力，这些都是与数据思维不同的能力和品质，它们与数据思维组合起来，创造更高效的价值。
总之，数据思维所涉及的知识点远远不止上述梳理的这些，还需要我们不断的认知升级，观念更新，来扩大对自己掌握的数据知识和数据技能的理解。
-END-
以上就是关于浅谈在探索数分之路上“数据思维”应用你知道我在等你吗 原唱全部的内容，关注我们，带您了解更多相关内容。
特别提示：本信息由相关用户自行提供，真实性未证实，仅供参考。请谨慎采用，风险自负。
