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数据是锦上添花，而不是救命稻草
尤其是在数字化愈演愈烈的当下，市场上不乏打着“数字化转型”的旗号贩卖焦虑者，也不缺把“数字化”当作救命稻草，或者拿着锤子到处找钉子的企业。越是这样，企业越是要从做业务的初心和商业的底层逻辑出发，对自身的核心竞争力有清晰的定位，对市场需求和趋势发展有客观的判断，对数据科学的优势和局限性有必要的认知。否则，很容易陷入先把“数据思维”当作万金油，一顿操作猛如虎却没有感受到业务突飞猛进的尴尬境地。到了，只能“甩锅”给数据。
数据启发
啥是结构思维？
结构思维，也可称为解构思维。解决问题时，先以某种规则解构问题，罗列问题组成要素，再对关键要素进行分析，终设计对策付诸行动，解决问题。
结构思维常见的解构规则：5W2H、SWOT、PEST、4P+C、RFM、分类、聚类等。
5W2H： Why、What、When、Where、Who、How、How much。其叙事结构：为啥做，做什么，啥时候，在哪做，谁来做，怎么做，花多少钱。
SWOT： 内部的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）和外部的机会（Opportunities）和威胁（Threats）。正所谓“知己知彼，百战不殆”。
PEST： 政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）。这是对宏观环境进行分析，不于国内环境，也适用于国外环境。
4P+C： 产品（Product）、价格（Price）、推广（Promotion）、渠道（Place）、顾客（Customer）。其叙事结构：卖啥，卖多少，怎么卖，在哪里卖，有多少人买。
RFM： 近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）。这是对顾客价值的分析，指标个数有诸多变化，可以增加消费数量（Quantity）。
分类： 按照种类、等级或性质分别归类。正所谓“物以类聚，人以群分”。例如：界门纲目科属种是一种等级分类
聚类： 客观事物以某种属性聚集的过程。聚类是分类的一种特殊情况。例如：高低消费人群、活跃用户、发光物体。
啥是数据思维？
课程简介
数据的价值可以从以下三个方面去结合自身的业务考虑
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