# 数据思维框架

在数据分析的过程中我们总会有各种的数据的想法，但无论是在确定数据分析问题、采集数据还是在实践理论当中，我们很多时候都很难表达出我们的这一系列的想法。
所以本文档会整理出一些常用的思维框架，思维框架就像是一套战术体系，你可以通过这些数据思维图的框架去整理自己零乱的信息，然后再通过进一步的分析探究事实本身。

![数据思维框架](img/data-thinking/数据思维框架.jpg)

**常见的思维框架**：

1. **[VRIO分析](#VRIO分析)** —— 分析自身业务竞争优势
   
2. **[奥斯本检验表](#奥斯本检验表)** —— 拓展思路，获得新观点
   
3. **[SMART分析](#SMART分析)** —— 确定目标是否明确
   
4. **[Will,Can,Must](#Will,Can,Must)** —— 寻找做事情的优先级和边界
   
5. **[6W2H](#6W2H)** —— 拓展思考的范围，梳理各种基本问题

## VRIO分析

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![VIRO评估模型](img/data-thinking/VRIO.png)

### **适用场景**

**分析自身业务竞争优势**。要分析一件事情或者一个产品是否有竞争优势，最基础的分析部分就是资源以及分配方法。

### **应用说明**

- **V** 表示**价值性**（value）—— 在评估经济价值的时候会评估拥有此项资源是不是就能把握机会，是不是就可以削弱竞争对手的优势来一枝独秀；

- **R** 表示**稀缺性**（rarity）—— 在评估稀有性的时候，我们会评估一下拥有的这项资源是不是很稀缺；

- **I** 代表**可模仿性**（imitability） —— 在评估可模仿性的时候，我们会评估如果其他人想获得这项资源，是不是要付出更高的成本；

- **O** 代表**组织性**（organization）—— 评估组织性的时候，看你自己组织具备的资源和实力能否得到有效开发和利用。

在针对这些情况分析之后，我们可以考虑一下，对于自身公司目前的这些情况，你首先想到的资源会是什么？强化哪些资源还可以提升我们的竞争力，加强哪些优势可以补足我们弱势的竞争点？

## 奥斯本检验表

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![奥斯本检查表](img/data-thinking/奥斯本检查表.png)

### 适用场景

**拓展思路，获得新观点**。我们在想新方法时，总有那么一些思路枯竭、缺乏灵感的时刻。这个模型就是为了给你像挤牙膏一样，再挤出新的一些想法。

### 应用说明

- **其他用途** —— 指的是现有的东西（如发明、材料、方法等）有无其他用途？稍加改变，有无别的用途？

- **借用** —— 指的是能否从别处得到启发？能否借用别处的经验或发明？外界有无相似的想法，能否借鉴？

- **改变** —— 指可不可以换一种形式？比如换产品形态、改变产品的状态，改变后的效果会如何？

- **扩大** —— 指现有的东西能否扩大使用范围？能不能增加一些东西？能否添加部件、拉长时间、增加长度？

- **缩小** —— 指如果把这个东西变得更小更轻，是否可以减少一些功能和成本或者产生新的产品？

- **取代** —— 考虑一下是不是可以用其他的素材方法取代它？

- **重新调整（调换）** —— 从调换的角度思考问题，能否更换一下先后顺序？可否调换元件、部件？更换一下，会怎么样？

- **重整** —— 从相反方向思考问题，倒过来会怎么样？上下是否可以倒过来？左右、前后是否可以对换位置？里外可否倒换？正反是否可以倒换？可否用否定代替肯定？

- **组合** —— 从综合的角度分析问题，如果尝试各种组件合成到一起会有什么效果？

思路很容易就进入惯性，**奥斯本检查表** 提供了 9 个具体的方向进行思维的扩展，再缺乏灵感或者陷入僵局的时候，使用**奥斯本检查表**也许能有灵光一闪的妙计。

## SMART分析

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![SMART](img/data-thinking/SMART.png)

### 适用场景
**确定目标是否明确**。用于制定一个更加清晰的目标。

### 应用说明

- **具体（Specific）** —— 目标应该是具体明确的

- **可衡量（Measurable）** —— 结果产出应该是可衡量的

- **可实现的（Achievable）** —— 制定的目标应该是可实现的

- **结果导向（Result based）** —— 所有的这些动作和言论都是结果导向

- **有时效性的（Time-bound）** —— 所有的目标都应该是有时效性，有 deadline 的

一个目标如果不符合SMART原则，你也就无法进行数据分析和最后的数据确认。

### 拓展思考

你的目标如果提高 10 倍它还是 SMART 吗？100 倍呢？如果不是，那么倍数变大就无法达成的因素是什么？有没有可能用[奥斯本检验表](#奥斯本检验表)突破它？

## Will,Can,Must

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![WillCanMust](img/data-thinking/WillCanMust.png)

### 适用场景

**寻找做事情的优先级和边界**。一个人或者一个公司，都会有想做的事（Will）和自己能做的事（Can）和我们必须要做的事（Must），
那么我们可以通过这个框架和团队一起头脑风暴，**找到我们做事情的优先级**。

### 应用说明

- 我们可以(Can)做而且必须做(Must)的事情，要**马上去做**；
  
- 我们可以(Can)做而且想要做(Will)的事情，其实可以**不着急去做**；
  
- 我们想做(Will)而且必须做(Must)，但是能力不够去做(Cannot)的事情，我们就要**寻找解决方案**。

当然，**这三个方向的交集就是我们最高优先级要做的事情**。

在我们的团队能力提高之后，我们"能做(Can)"的这个圈就会越来越大；

随着我们业务规模的扩大，我们"必须做(Must)"的事情会变多；

随着我们公司市值和愿景上升，我们"想做的(Will)"事情也会越来越多。

所以这三个圈中间的交集交得越多越大，我们公司和个人其实发展得也就越好。

## 6W2H

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![6W2H](img/data-thinking/6W2H.jpg)

### 适用场景
这个方法主要可以帮助我们拓展思考的范围，去逻辑性地梳理各种基本问题。

### 应用说明

- **Who**：指的是涉及这件事情的人、组织职务等等，一般会涉及到决策者、行动者、客户等；
  
- **What**：列出跟我们讨论相关的这个方向整体的事实或者架构，这些问题和哪些因素有关？他们的条件是什么？重点是什么？与什么有关系？
  
- **Whom**：紧接着列出这个目标是针对谁来做的，工作对象是谁？关键干系人有哪些？谁会受益？
  
- **When**: 明确实施的时间周期，预期何时能完成？需要几天才合理？
  
- **Where**：确认渠道、地点位置、周边的环境，资源在什么地方；
  
- **Why**：列出可能的原因，一些前提条件或者意图；
  
- **How**：思考一下现在的问题，未来有可能用哪些手段、方法提高和改进这个问题；
  
- **How Much**：确认最后要花的时间、人力资源、费用等。

## 总结

虽然我们在前面的[数据基础思维](数据基础思维.md)、[数据思维陷阱](数据思维陷阱.md)和[数据基础算法](数据基础算法.md)
已经学习来很多数据分析技巧，
但实际上在真正但数据分析过程中，我们会接触到很多的数据，会产生很多的想法，大多数时候我们很难的全面的有条理地去整合我们的思路和想法。
所以本文档介绍了几种适合我们现阶段的思维框架，找到适合具体场景的思维框架并应用，可以让我们的思维更高层，更全面，更有逻辑地思考和解决问题。

最后我们再来总结一下：

1. **[VRIO分析](#VRIO分析)** —— 分析自身业务竞争优势
   
2. **[奥斯本检验表](#奥斯本检验表)** —— 拓展思路，获得新观点
   
3. **[SMART分析](#SMART分析)** —— 确定目标是否明确
   
4. **[Will,Can,Must](#Will,Can,Must)** —— 寻找做事情的优先级和边界
   
5. **[6W2H](#6W2H)** —— 拓展思考的范围，梳理各种基本问题

分析自身业务竞争优势的时候，我们可以采用[VRIO分析](#VRIO分析)的思维，从 V-价值、R - 稀缺性、I - 可模仿性和 O - 组织性
四个方面来审视和评估我们的竞争优势。

拓展思路，进行创新的时候，可以套用[奥斯本校验表](#奥斯本检验表)，从其他用途、借用、改变、扩大、缩小、取代、调换、重整、组合 9个方向去思考突破。

当制定目标的时候，可以应用[SMART分析](#SMART分析)，从具体、可衡量、可实现、结果导向和时效性 5个角度考虑和设计。

当事情很多，难以确定优先级和边界的时候，套用[Will,Can,Must](#Will,Can,Must)。梳理问题边界，找到当下优先级最高的事情。

当需要全面考虑一件事情并且落实到具体时，可以套用[6W2H](#6W2H)，从Who、What、Whom、When、Where、Why、How、How Much 8 个角度对问题进行拆解和分析。

> 这里只挑选了部分比较契合我们工作场景的，还有其他很多的思维框架没有介绍，建议通过下方参考资料进行学习了解。

## 参考资料

- [《数据分析思维课》21 | 确定问题：与利益无关的问题都不值得数据分析和挖掘](https://time.geekbang.org/column/article/418334)

- [《数据分析思维课》25 | 数据分析：15种数据思维图（上）](https://time.geekbang.org/column/article/423163)

- [《数据分析思维课》26 | 数据分析：15种数据思维图（下）](https://time.geekbang.org/column/article/424174)