生活中如何看懂分析方法

A. 列举一个事例,说明你在生活中是如何分析具体问题的

多角度的看待任何一个问题。

具体问题具体分析是指在矛盾普遍性原理的指导下，具体分析矛盾的特殊性，并找出解决矛盾的正确方法。该语句是要求人们在做事、想问题时，要根据事情的不同情况采取不同措施，不能一概而论。

哲学分析：

哲学分析是西方哲学界在哲学分析传统中涉及“拆解”(例如: 分析)的哲学议题最典型的众多应用技巧的一个通称。其中，几乎无争议地将概念分析视为最卓越的一种技巧。

依靠对事物，事件，人物，现象以及一切有形和无形的形而上，形而下的物质与非物质，现象与非现象进行的俱备严谨或者必要性发散的思维方式的整个探求和发现的行为轨迹，即是哲学分析。

B. 在生活中，如何运用矛盾分析法解决实际问题

矛盾分析法是指观察和分析各种事物的矛盾运动，

进而解决矛盾的一种方法。

矛盾分析：要做到从客观事物本身的矛盾出发去认识事物,必须坚持具体问题具体分析的方法。由于世界上的事物是复杂多样的，又是千变万化的，因此我们对事物矛盾的分析，不能套用统一的

模式或先验的根据，只能遵循事物自身的逻辑和矛盾运动的法则。经验主义者根据过去的经验来推断当前事物的矛盾及其性质；教条主义则把某些抽象的理论原则强加在现实事物中的具体矛盾上。这两种态度都是主观主义，脱离具体事物自身矛盾的客观实际，因而不能正确认识事物。

C. 举例说明在生活中是怎样具体问题具体分析的如题 谢谢了

因为矛盾具有特殊性，所以我们要具体问题具体分析（方法论），你首先要了解，矛盾特殊性的表现：1不同事物的矛盾具有不同的特点2同一事物的矛盾在不同发展阶段各有不同的特点3事物矛盾的双方也各有其特点 比如说，人是生活在世界这个整体中的，虽然大家都是人，但每个人的性格、爱好、长相都各不相同，所以，要具体问题具体分析。 再比如说，一个人的成长，从婴儿到幼年到童年到青少年到成年、老年，虽然还是同一个人，但每一个发展阶段，这个人都是不一样的，所以，要具体问题具体分析。举一反三。

D. 如何看懂数据分析

说起数据分析，在很多人眼里，是一件高大上，遥不可及的东西，很多人觉得自己看不懂这些数据分析，其实不然。
方法/步骤
数据分析，乍一看，很是高大上，感觉很难的样子，其实呢，数据分析没有大家想象的那么难，但是也不简单。
数据分析，说白了，每个行业的分析数据都是不一样的，每个指标数据都有其特定的含义。
所以，想要看懂数据分析，你必须首先要学会并且了解数据背后的含义，这个是至关重要的。
如果你连指标含义都不清楚，那这个数据你看了就是一堆文字和数字罢了，你根本是无从下手的。
第二点，你得了解这个行业，因为数据都是来源于某个行业，不能拿出数据，连什么背景都没有，你就能分析，不可能的。
第三点，在前面两个前提下，你会思考，会对比，会分析，发现数据背后深藏的意思以及内容。
说白了，数据分析，就是要看懂数据背后所要表达的内容以及更深层次的含义，如果这些你掌握了，那你离看懂只有一步之遥了。

E. 数据分析教程(1):如何看懂数据分析

数据分析教程(1):如何看懂数据分析?

现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。
互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。
一 用户的维度
从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。
网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来（那么前二十的搜索关键词都有哪些）。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。
第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。
第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。
第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等。
最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。
二 运营的维度
运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。
对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很大。接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品，或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支付环节出问题导致用户支付失败。
第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。
还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。
对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。
对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。
当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户；还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。
三 商品及内容的维度
这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。
在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销或者促销的选择就很清晰了。
对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少的数据。

F. 如何用矛盾观点和矛盾分析法分析日常生活中发生的事情,如何举例说明

这个世界上事事都是存活在矛盾中的。比如说，你有个朋友身体不舒服住院了，她因为不舒服就导致精神不好精神不好就导致她人看得就憔悴，不漂亮了。

如果她不愿意打针吃药。你就可以这样说呗小宝贝，你看你现在的样子多憔悴，脸上都没一点光泽了，我知道这是因为你身体不舒服导致的。其实很简单，只要你打个针，打个点滴。吃点药，你的身体就会好起来。

身体好起来了，你自然就会有精神了。有精神了，自然也就更漂亮了。就这是简单的矛盾的应用呗。

比如你想买辆车，却发现买车会令自己经济紧张，那么此时就可以进行分析了。

买车和不买是一个矛盾，矛盾的双方就你这个对象而言都有许多好处和坏处，那么接下来就可以进行罗列买车的好处和坏处，不买的好处和坏处，最后你会发现矛盾的集中点由买或不买转移到比较买或不买的好处和坏处权衡之中，并且可以找到扬弃买或不买好坏特点的行动准则。问题也就解决了。

G. 在日常生活中如何做到具体问题具体分析

理解缘起。也就是知道事情是怎样发生、如何发展、未来的结果、中间需要什么条件。
佛教中的因果，是以缘为主体，连接前因、后果的一条系统的思维方式。无论什么样的因，善或者恶或者无善无恶，都是需要有外界条件的协助才可以产生不同的果报，这种外界的干扰和促进因素，佛法中叫“缘”。有因、有缘，而后才有果。在这种缘的作用下，使世界万物不断变化、发展，这就是缘起法则。
在佛法中没有什么“注定”的概念，是个变化和无常的概念，由于缘（各种内外影响的条件）的存在，使因生不同的果，果又影响新的因。有些因果是自然界的自然运行，有些是我们的行为活动产生，而一切果都可由于我们的主动作为而改变。世上只有永恒的规律，没有固定不变的结果，内外缘的影响变化改变了因是否结果，结什么样的果，多长的期间结出果。所以一切都不出这个规律。