项目经理必备数据分析的四个层次及必备数据思维

项目经理和PMO必须掌握的几种数据分析思维：

1. 指标导向思维

指标导向思维关注的是项目中关键的指标。在项目管理中，把业务目标转换成可衡量的指标是至关重要的。因为只有通过指标我们才能更好地评估项目的进展和效果。例如，在一个电商网站的市场推广项目中，关注的可能指标包括：网站访问量，转化率，营收，成本等。对这些指标的监控和优化可以帮助项目顺利达成目标。

2. 数据驱动决策思维

数据驱动决策思维基于数据来做出决策，而不是基于直觉或经验。在项目管理中，通过数据分析来发现问题、识别趋势和制定决策非常重要。例如，在一个市场研究项目中，通过对市场数据的收集和分析，获取正确的数据来判断市场趋势，从而做出正确的市场策略决策。

3. 根因分析思维

根因分析思维是深入挖掘问题根本原因的思维方法。在项目管理中，发现问题并仅仅停留在表面现象是远远不够的，必须通过数据分析来找到造成问题的根源。例如，在一个生产项目中，产品的缺陷率很高。通过采集原始数据并进行数据分析，发现是生产线上的流程问题，导致的产品缺陷率高。然后立即采取措施对流程进行优化调整。

4. 风险评估思维

风险评估思维是基于数据分析来评估项目风险的思维方法。在项目管理中，识别潜在的风险因素是必要的，采取相应的风险管理策略可以预防风险的发生。例如，在一个IT项目中，运用风险评估思维方法，对项目风险进行评估，识别出项目进度，人力不足，需求变更等潜在风险。在采取相应的风险管理策略后，能够大大降低项目风险。

5. 趋势预测思维

趋势预测思维是通过历史数据和趋势分析，预测未来发展趋势的思维方法。在项目管理中，利用趋势预测思维来发现蕴含在数据中的模式和关系，从而更好地预见未来变化。例如，在一个市场趋势分析项目中，通过分析历史数据和趋势，发现新兴市场日渐兴起，并有望成为主流市场。根据这一趋势，公司可以采取相应的战略来拓展新市场，取得更大的业务发展机会。

6. 数据可视化思维

数据可视化思维是把数据以直观的图表或图形展示出来，帮助更好地理解和分析数据，发现隐藏的模式和关系的思维方法。在项目管理中，利用数据可视化思维可以更好地把握数据，方便对数据进行分析和展示。例如，在一个市场营销项目中，制作数据可视化图表，方便管理者了解各项营销指标的情况，为更好地制定营销策略提供支持。

7. 团队协作思维

团队协作思维认为数据分析并不是一个人的工作，它需要团队成员之间的相互协作，共享数据和见解。在数据分析团队中，成员之间的协作不仅可以提高数据分析结果的准确性，还可以快速识别并解决项目中的问题。例如，在一个团队中，数据分析人员可以通过与架构师和开发人员的互动来深入理解技术细节和数据源，从而更好地解决数据分析中的各种问题。

8. 持续改进思维

持续改进思维认为不断地回顾和分析数据，不断优化项目流程和决策，才能推动团队和项目的持续改进。它需要从数据分析中汲取经验，总结经验教训，并适时地调整项目管理策略，以便增加项目管理的效率和效益。例如，在一个IT项目中，利用持续改进思维，项目管理团队可以通过从过去的项目数据中总结经验教训，适时地制定新的项目管理策略和流程，来增加项目管理的效率和有效性。