00 写在前面

为什么要写【数据分析思维】这个系列文章？还是回到一个最根本的问题上：数据分析师到底是干什么的？

我相信不仅是想入门的小伙伴，已经入行很久的数据分析师可能多多少少还是会有些不清楚。数据分析师是每天被各个业务方呼来唤去的提数工具人么？还是被各种不靠谱的可视化软件蹂躏的报表maker？还是好不容易做了个专题分析，却被业务方嫌弃不说“人话”的，只会纸上谈兵、指手画脚的外行？

我相信每个数据分析师都会多多少少经历以上的心路历程，直到某天突然明白数据分析的终极奥义，才能跳出这个让人迷茫的怪圈。原来数据分析是要：熟悉业务，在此基础上基于对业务的理解发现业务上的问题，然后提出分析的方案，然后再是用工具提数分析，最后给出结论和建议，并推动相关方实施落地，进而解决问题，完成从业务中发现问题，再回到业务中解决问题的完整闭环。这才是数据分析的真正意义。

明白了这些，你可能就会发现，区别于其他的开发类工作，数据分析是以业务、思维为主、工具为辅的工作，重要的不是你会多么高端牛逼的工具和算法，而是你怎么发现问题，怎么形成分析思路，这才是数据分析师拉开差距的关键所在，至于剩下的就是怎么具体实施，这个，找个实习生也能做，哪部分工作含金量更高、被取代难度更大，一目了然了吧？

这也是我写【数据分析思维】系列文章的原因，数据分析本身就是业务和思维为重，授人以鱼不如授人以渔，清晰完备的思维可以让你事半功倍，知道怎么做远比实际做要重要的多，代码未动，思维先行，懂得运筹帷幄才能走得更远。

01 什么是逻辑树分析？

数据分析工作中有很多复杂的业务问题，无法直观地分析出原因所在，需要抽丝剥茧，逐层拆解深入，才能挖掘出问题的症结所在。这个时候就需要用到逻辑树分析，逻辑树分析是数据分析中最基础的一种方法，常常与其他常用的分析方法一起使用。

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。

逻辑树是所界定的问题与议题之间的纽带；它能在解决问题的小组内建立一种共识。逻辑树满足三个要素：

要素化：把相同问题总结归纳成要素，找出关键因素
框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立

逻辑树分析的作用是，当我们面对一件复杂的事情或问题时，逻辑树可以帮助我们理清自己的思路，提供一个分析和思考的切入点，不进行重复和无关的思考。

02 逻辑树分析的步骤

逻辑树分析的基本步骤如下：

第一步：确定需要解决的问题。

也就是说将原本模糊笼统的问题，确定为一个个具体的、单纯的问题。

第二步：分解问题。

将问题的各个结构拆分成一个个更细致的的、互相独立的部分。

第三步：剔除次要问题。

针对各个部分再依次进行分析，找出问题的关键点，剔除那些不重要的。

第四步：进行关键分析。

针对关键驱动点，集思广益找出解决方案。

第五步：制定方案。

将思维过程转化为可执行的计划。

逻辑树分析法最经典的案例就是费米问题，在求职面试中，经常会考察这种问题：

上海有多少辆出租车？
全国有多少个加油站？
纽约一天有多少穿红色衣服的人？

诸如此类的估算问题，被称为费米问题。

一般人拿到费米问题这样的题目就会觉得已知条件太少，摸不着头脑，不知道怎么解决，干脆凭感觉瞎猜一个数字。这其实忽视了面试官考察的目的，他不是要你一个确定的数字，而是想考查分析问题的思路。所以，你需要把自己的思路说出来，而不是一上来凭感觉胡说八道的人。

03 费米估算案例

某CBD楼下有一个奶茶店门店，面积约为40平方米。请预估该门店每周的营业额。这其实是一个非常经典的费米估算问题，出现这类问题，并不是要求你要十分精确的计算出最终数据。而是考查你分析和拆解问题的思维能力。

基于上述逻辑树的3个要素，我们把这个问题逐层拆解，首先奶茶店主要以饮品为主，我们主要估算奶茶的销售额。

营业额 = 消费人数 * 平均消费金额（区分工作日和周末）

消费人数 = 营业时间 * 单位时间消费人数（区分高峰时段 + 低峰时段）

我们可以从需求端和供给端2个角度进行估算，整体思路如下：

1、从需求端估算

每天多少人喝咖啡
- CBD一共有多少人
- 喝咖啡的比例
每人每天喝几杯

2、从供给端估算

工作日供给
- 忙时供给
  - 忙时每小时多少杯
  - 一天多少忙时
- 闲时供给
  - 闲时每小时多少杯
  - 一天多少闲时
周末供给
- 忙时供给
  - 忙时每小时多少杯
  - 一天多少忙时
- 闲时供给
  - 闲时每小时多少杯
  - 一天多少闲时

3、估算过程

每天按照12h营业时间计算，其中客流量大有4h，客流量小8h（正常估算）。
休息日平均营业额/4工作日平均营业额（正常估算）。
工作日流量大的时候，每3分钟接一人次，人均消费30元（高估）。
一个店40平米，我们假设50%的比例，那就是20平米，可以站下10个人（低估）。
那这样工作日高峰时间段每小时消费人数= 1h/3min * 10= 20 * 10= 200 个，非高峰估算60个。
那工作日一天营业额 = 4 h * 200 个 * 30元 + 8 h * 60 个 * 30元 = 38400。
一周的营业额 = 38400 * 5 + 38400/4 * 2 = 211200。

04 总结

通过上述一个费米估算的案例，直观地展示用逻辑树分析拆解问题，得出结论的过程。其实，对于很多业务问题，都可以用逻辑树分析解决，比如常见的“DAU下降问题”、“支付转化率下降问题”等，都可以用逻辑树完全穷尽、相互独立地梳理出影响因素，并逐个进行假设，通过逻辑树分析出原因之后，就可以根据分析的结果，制定具体的解决方案。这个过程同样可以借助解决问题的逻辑树实现，做法与分析原因类似。

以上就是数据分析思维系列-逻辑树分析的主要内容，更多【数据分析思维】、【数据分析工具】、【数据分析面试笔试】、【数据分析统计学】系列干货内容请回翻公众号【数据分析星球】，更多数据分析干货文章持续更新中，敬请期待，如果觉得不错，也欢迎分享、点赞和收藏哈~

【数据分析思维】逻辑树分析(费米估算)相关推荐

数据分析方法和思维—麦肯锡逻辑树分析法
01 什么是逻辑树逻辑树又称为问题数,演绎树或者分解树,是麦肯锡公司提出的分析问题,解决问题的重要方法首先它的形态像一颗树,把已知的问题比作树干,然后考虑哪些问题或者任务与已知问题有关,将这些问题 ...
【数据分析】数据分析方法（二）：逻辑树分析方法
数据分析方法(二):逻辑树分析方法逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐步展开. (1)工作计划分解不管是在实际生活中还是工作中,我们经常会使用逻辑树分析方法来分析问 ...
蓬莱小课：数据分析必备——麦肯锡逻辑树分析法
数据分析对于企业商业价值的提升起到了至关重要的作用.我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势,也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考. 今天就来给大家分享一个数据分析必备的方法之一,麦肯锡逻辑树分析 ...
[数据分析] 逻辑树分析方法
美图欣赏2022/06/07 逻辑树分析方法分析目的:将复杂的问题变得简单(用于业务问题的专题分析,保证解决问题的完整性) 逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐步展开 ...
《数据分析思维》：分析方法与业务知识
小飞象·读书会生活从来不会刻意亏欠谁,它给你一块阴影,必会在不远处撒下阳光. 读书交流│3期数据分析方法与业务知识 data analysis ●●●● 分享人:木兮欢迎大家参加这次读书会的直播 ...
麦肯锡高管的逻辑树分析大法！
如何解决问题? 麦肯锡公司的前合伙人查尔斯·康恩和罗伯特·麦克林提出,创造性地解决问题可以从以下七个关键步骤入手:定义问题.分解问题.划分优先级.制订工作计划和时间表.分析问题.综合分析.阐明观点. ...
数据分析：逻辑树分析模型
逻辑树分析法的目的,就是把复杂问题简单化,制定子问题解决方案即可. 像树枝一样,将复杂问题拆解成若干简单子问题,即找出问题的主干,分解为相关的子问题,细化到最小单位; 针对每个子提出解决方案逻辑树有 ...
第二章分析方法——5W2H分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法
2.1 5W2H分析方法 5W是指what.when.where.why.who 2H是指how.how much 该分析方法在复杂的商业问题面前不起作用,因为复杂的商业问题不会只有一个原因,而是由多 ...
【数据分析思维】漏斗分析
01.写在前面为什么要写[数据分析思维]这个系列文章?还是回到一个最根本的问题上:数据分析师到底是干什么的? 我相信不仅是想入门的小伙伴,已经入行很久的数据分析师可能多多少少还是会有些不清楚.数据分 ...

【数据分析思维】逻辑树分析(费米估算)