一個合格的資料分析師，一定掌握了大量的思維模型。
這些思維模型有時能幫助他們少走點彎路，有時能夠快速建立對特定場景、業務的認知，這也是為什麼我一直強調思維模型的重要性。
成熟的思維模型系統性地沉澱了每種業務的明細與視角，掌握這些模型的來龍去脈，更有助于你将工作中的零碎經驗系統性地串接起來。
頂級的思維模型能提高你成功的可能性，并幫你避免失敗，比業務更懂業務，比管理更有格局也不是件難事。
1、貝葉斯模型
貝葉斯模型在資料分析中一般用來解決先驗機率、分類實時預測和推薦系統等問題，能夠讓我們基于過往的經驗和目前的現象做出決策。
解決問題：
1. 當我們一無所知時，如何進行推斷？
2. 當我們有了更多資訊，該如何利用它們？
3. 如何得到後驗機率？
4. 為什麼貝葉斯決策理論是“最優的”？
限制：
貝葉斯模型的假設性較強，但實際操作起來并不容易
2、PEST模型
PEST模型通過把握外部環境的變化，來改變業務和産品。如果不能正确地分析，就無法制定适當的業務戰略。
基本步驟：
1、情報收集--分類為PEST四要素（政治、經濟、社會、技術）
2、事實分類與解釋
3、将事實劃分為機會與威脅，短期與長期
4、納入經營戰略。
限制：
由于宏觀環境變化規模越大，變化越頻繁，因而該模型隻适合中長期的經營戰略規劃，而不适合短期計劃。
3、漏鬥模型
算是資料分析中的高頻模型，從起點到終點，科學地評估某項業務的各流程轉化情況，以量化的形式，幫助業務找到業務的異常環節，進而進行針對性的優化。
基本步驟：
1、檢視漏鬥轉化率，将結果按照管道、使用者分組進行檢視，找出轉化率明顯偏低的環節
2、分析資料變化的趨勢，按照不同時間的變化趨勢下，找出轉化波動率最大/最小的時間點
3、不同次元對比，篩選不同的管道、使用者分組，将轉化率和變化趨勢進行對比。
4、RFM模型
此模型一般被用來量化使用者價值，通過R（消費時間間隔）、F（消費頻率）、M（消費金額）這3個次元，将使用者劃分為8種類型，并分别對其采用不同的營銷政策。
解決問題：
1、根據使用者價值，對使用者進行分類
2、根據使用者分類進行精細化營運，最大化使用者價值。
限制：
對于使用者的價值打分沒有一個明确的設定，一般都是根據業務邏輯來确定門檻值。
5、波士頓模型
波士頓矩陣模型能夠讓我們對公司産品有更多元度的了解：是否盈利？市占率多高？通過分析企業相關經營業務之間現金流量的平衡問題，找出企業現金資源的産生機關和最佳使用機關，進而解決企業的生産與收益問題。
基本步驟：
1、縱向确定市場增長狀況
2、橫向計算相對市場佔有率
3、确定位置、建立矩陣
4、評估業務組合
限制：
波士頓模型在實際應用過程中還是以産品選擇為主，是對産品的初步研判，使得我們在大腦中可以快速分析，但實際具體選擇時，還是要用到更為複雜的模型對其進行布局才行。
以上模型均取自下面這張資料分析知識圖譜，其中不僅包含我們常見的資料分析模型，更有資料分析18個理論分支，136個詳細知識要點和60多個實際分析場景案例，回複“圖譜”即可擷取高清電子版！