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一、系统化思维促进数据的深层理解
高层次思考能力的基础，就是对事物内在关系的理解能力。通过门店房租倒推门店损益点，得出门店的经营是否盈利，利用业绩和客量算出客单价，项目结构，寻找增长点。系统化思维帮我梳理门店的运营方向。
二、假设的思维方式强化理解深度
假设会促使人们进行推理，对问题包含的因素产生系统化认识，对所学的专业知识形成系统化理解。利用损益点，对客量和客单价进行推理，换算出门店客量峰值，针对客量和平均单价为项目定价，更好的指导经营。
三、实验可以理解数据分析的底层逻辑
反向实验可以理解一个领域底层关系体系。用平均客单价反向设计洗吹，剪发，烫染项目定价，合理定位项目结构，更好把控门店最终盈利。
四、利用概念图加强数据记忆
人对视觉展示的专业领域知识体系理解得更透彻，采用概念图方式呈现专业技能的内在联系，可帮助人们把碎片化信息整合到一起，深入理解。把门店数据转化为柱状图，曲线图直观看到数据对比和数据变化，帮助经营者更好理解数据的重要性这一点非常重要。
五、类比是理清深层关系的驱动力
类比核心在于比较。掌握系统化思维的核心地位，帮助我们理解新事物和不同的事物。用百万业绩的沙龙数据结构对比传统店的数据，能帮我们更好的看清品牌运营方向不同带来的直接感受。
六、类比辅助思维的深化
类比帮我们理解新的概念和想法，理解一个本来不熟的事物。类比时要把事物或想法之间的相似性确切描述出来。
七、类比是推理的动力
类比会激发人们提出问题：这两种类型的店相似之处是什么？区别在哪里？为什么可以比较？它促使我们采用更深层次的推理形式。
八、关联知识发现问题的本质
把实际问题与所学知识关联起来，是解决实际问题的真正技巧。
九、解决问题的普遍流程
解决问题是一个流程，分为：理解阶段、规划阶段、计划实施阶段和回顾阶段。
十、总结
数据运营的根本目的是寻找数据背后的内在联系和规律，系统化数据思维必不可少。构成系统化数据思维的因素有很多，比如推理假设、实验验证、类比推理等。
