探究【数据分析思维】系列文章的撰写初衷，不妨从数据分析师的职能定位切入。对于许多刚入门或资深的数据分析师而言，这一角色的实质可能仍然模糊不清。他们或许被视作日常的业务数据提供者，或是报表制作的工具人，甚至有时因为分析报告不被业务方理解而感到迷茫。然而，一旦洞悉数据分析的真谛——熟悉业务、发现业务问题、提出解决方案、提取数据、分析数据、得出结论并推动实施，形成解决问题的完整闭环，便能跳出迷雾。

理解了这一点，我们便明白数据分析与其它开发工作的区别。数据分析更侧重于业务理解和思维过程，工具只是辅助。关键在于发现问题的能力和分析思路，这是拉开数据分析师差距的关键。至于具体实施，即使是实习生也能完成，其工作含金量和难以被取代的程度显而易见。

这也是我撰写【数据分析思维】系列文章的目的。数据分析强调业务与思维，授人以渔胜过授人以鱼。清晰的思维可以事半功倍，比实际操作更为重要。以下是一些已总结的数据分析思维：

波士顿矩阵在数据分析思维中的应用与实践

1、RFM用户分层

2、漏斗分析

3、细分拆解

4、对比分析

5、留存分析

6、相关性分析

7、预测分析

波士顿矩阵，又称市场增长率-相对市场份额矩阵，是布鲁斯·亨德森于1970年提出的经典分析方法。它通过“市场引力”和“企业实力”两大因素分析产品结构，优化资源配置，确保企业收益增长。

波士顿矩阵的目的是帮助企业确定发展方向，核心在于使产品结构适应市场需求变化，关键在于分析现有产品线，进行有效资源配置。

矩阵将产品分为四类：明星、瘦狗、问题和金牛，对应不同的战略选择。分析步骤包括明确对象、定义市场、计算市场占有率和销售增长率，并在矩阵上绘制产品。

以欧莱雅为例，通过波士顿矩阵分析其业务构成，促进优化和增长。步骤包括选择分析对象、确定市场、计算市场占有率和销售增长率，绘制矩阵。

波士顿矩阵是简单有效的分析方法，能帮助企业梳理产品组成，优化资源分配，但也有局限性，如仅考虑两个维度，忽略品牌协同效应等。

以上是【数据分析思维】系列中关于波士顿矩阵的内容，更多思维分析文章将持续更新，敬请关注。