数据分析中的10种思维方法分析

数据分析思维的原理和方法
数据分析思维的原理和方法主要有以下几点：
1. 目标明确：在进行数据分析之前需要明确分析的目标和问题，以确保分析过程是有针对性和有效性的。

2. 数据收集：要进行数据分析，首先要收集相关数据。

数据的收集可以通过调查、采样、实验等方式进行。

3. 数据整理：在数据分析之前需要进行数据整理，包括数据清洗、数据重构等步骤，以确保数据的准确性和一致性。

4. 数据可视化：数据可以通过图表、图形等方式进行可视化展示，便于分析和沟通交流。

5. 数据分析：在进行数据分析的过程中，需要运用统计学、机器学习、数据挖掘等技术进行有效的分析，并进行假设检验、相关性分析、回归分析等工具的运用。

6. 发现结论：通过对数据的分析，需要进行结论的提炼，以回答我们预设的问题或达成分析的目标。

7. 报告和决策：对于数据分析结果的报告和决策，需要考虑数据分析的客观性、应用性和可视化，以便于业务部门和决策者进行参考和决策。

数据分析思维方法推测法
性
数据分析思维方法推测法是一种以推测为基础的思维方法，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据。

推测法的基本思想是，通过对数据的分析，从中提取出有用的信息，从而推断出可能的结果。

它可以帮助我们更好地理解数据，从而更好地分析数据。

推测法的基本步骤是：首先，要收集有关数据的信息，包括数据的类型、数据的范围、数据的分布等；其次，要分析数据，从中提取出有用的信息，从而推断出可能的结果；最后，要根据推断出的结果，进行相应的处理，以达到预期的目的。

推测法的优点是，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据，从而更好地分析数据。

它还可以帮助我们更好地预测未来的发展趋势，从而更好地制定有效的策略。

然而，推测法也有一定的局限性，因为它只能从数据中提取出有用的信息，而不能提供客观的分析结果。

此外，推测法也受到数据的局限性的影响，因为数据的质量和准确性会影响推测法的结果。

总之，数据分析思维方法推测法是一种有效的思维方法，它可以帮助我们从数据中提取有用的信息，从而更好地理解数据，从而更好地分析数据。

但是，它也有一定的局限性，因此，在使用推测法时，要注意数据的质量和准确性，以确保推测法的结果是准确的。

今天要讲数据分析的五大思维方式首先，我们要知道，什么叫数据分析。

其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。

数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。

然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。

那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。

下面零一给你一一介绍。

（本文用到的指标和维度是同一个意思）第一大思维【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。

比如下面的图a和图b。

图a毫无感觉图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。

在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。

第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。

因此可见，拆分在数据分析中的重要性。

在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。

不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。

我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。

再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。

这个时候，【拆分】就闪亮登场了。

大家看下面一个场景。

运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。

这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。

销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。

详见图c和图d图c是一个指标公式的拆解图b是对流量的组成成分做的简单分解（还可以分很细很全）拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。

可见，拆分是分析人员必备的思维之一。

大数据思维的十大核心原理（来源：华研数据,刘鹏）大数据思维大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。

用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。

大数据思维开启了一次重大的时代转型。

大数据思维原理可概括为10项原理。

一、数据核心原理从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。

Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。

非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。

大数据下的新思维——计算模式的转变。

例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。

大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。

大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。

而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。

大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。

为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。

以数据为核心，反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。

云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。

二、数据价值原理由功能是价值转变为数据是价值大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。

非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

数据分析师必懂的十种分析思维一、逻辑思维逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的关系。

实际上也就是指：你需要那些数据?如何获得这些数据?数据之间的关系如何?二、向上思维在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？也许向上思维能让你更明白方向。

该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。

三、下切思维数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。

此时关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。

也就是说那些数据需要分解分析？这也如同显微镜原理四、求同思维当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。

关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。

实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题？是否有规律可行？五、求异思维每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方。

这就需要对实际情况的了解，对日常情况的积累，对个体情况的了解，对个体主观因素的分析。

正如：你了解你的下属员工吗？如何帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。

六、抽离思维当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己的价值，同时深受情绪困扰。

这时，你用用抽离思维更加能够帮助到你。

关键是要用多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发散性思维。

比如说：你的学习能力和方法有效吗？七、联合思维很多销售数据，需要我们能站在当事人的角度去思考和分析，这样你才会理解人、事、物。

数据分析的五大思维方式数据分析是一种有效的方法，用于提取和解释数据中的有用信息。

它涉及使用技术和工具来收集、整理、处理和解析数据，以便推导出有意义的结论和决策。

在进行数据分析时，采用正确的思维方式非常重要。

下面将介绍数据分析的五大思维方式。

1. 批判思维在进行数据分析时，批判思维至关重要。

这意味着要质疑和评估数据的来源、准确性和可靠性。

通过审查数据的质量和完整性，分析人员可以避免基于虚假或不准确数据做出错误的决策。

此外，批判思维还可以帮助分析人员提出更有针对性的问题，并考虑潜在的偏差或错误。

2. 创造性思维创造性思维对于数据分析同样至关重要。

数据分析不仅仅是解释和总结数据，而是要能够发现隐藏在数据中的模式和趋势。

通过创造性思维，分析人员可以探索不同的方法和角度来解释数据，并发现新的见解和机会。

创造性思维还可以帮助分析人员生成创新的解决方案和策略。

3. 系统性思维数据分析需要从整体的角度来考虑问题，而不仅仅是关注局部的细节。

系统性思维是一种将数据和信息组织和关联起来的方法。

通过系统性思维，分析人员可以了解不同因素之间的相互依赖关系，并评估它们对整体结果的影响。

通过将数据放置在一个更广泛的框架中来分析，分析人员可以识别和解释更深层次的因果关系。

4. 统计思维统计思维是数据分析过程中不可或缺的一种思维方式。

它涉及将数据转化为统计指标和度量，以进行比较和分析。

通过统计思维，分析人员可以对数据进行推断和概括，并使用统计方法来验证假设和模型。

统计思维还可以帮助分析人员识别数据中的模式和关联，并从中得出准确的结论。

5. 持续学习思维数据分析是一个不断发展和演变的领域。

持续学习思维是一种积极主动地追求新知识和技能的思维方式。

在数据分析中，新的技术和工具不断涌现，新的方法和模型不断进展。

通过持续学习思维，分析人员可以保持对行业趋势和最新发展的了解，并不断提高自己的技能和能力。

持续学习思维还可以帮助分析人员适应不断变化的数据环境，并应对未来的挑战。

数据分析的八种思维在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢?这里总结了8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。

1. 对比思维在我们日常的工作和生活中，对比思维其实是随处可见的。

比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了70 分，这次怎么就考得这么差?你看你的同班同学，这次都考80 分以上。

”从这个例子中可以看出，对比通常有两个方向，一个纵向，是指不同时间的对比，比如用小明上次考试的成绩与这次进行对比。

一个是横向，是指与同类相比，比如拿小明的同班同学进行对比。

2. 细分思维细分可以说无处不在，大到宇宙可以细分，小到原子核也可以细分。

人生的大目标可以细分，某次小考试的成绩也可以细分。

比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了30 分，从而拉低了整体的成绩。

这个例子就是把整体考试成绩细分为具体的科目。

在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。

杜邦分析法、麦肯锡的MECE 分析法本质上都属于细分思维。

3. 溯源思维有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办?此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。

比如说，小明的妈妈通过对比思维，知道了小明的考试成绩不好，通过细分思维，也知道他是英语没考好，但是依然不知道他当时为什么会没考好。

通过跟小明谈心，详细了解他当时考试的详细情况，发现他当时肚子不舒服，无法集中精力答题，导致很多本来会做的题目都做错了。

谈心之后，小明的妈妈对他表示理解，从此更加关心小明的身体状况，他们之间的感情加深了，小明的成绩也变得越来越好了。

如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。

数据分析的五大思维方式在当今数字化的时代，数据如同隐藏着无数宝藏的矿山，而数据分析则是挖掘这些宝藏的关键工具。

要想从海量的数据中提取有价值的信息，掌握正确的思维方式至关重要。

下面，我们将探讨数据分析的五大思维方式。

一、对比思维对比思维是数据分析中最基本也是最常用的思维方式之一。

通过对比不同的数据，我们能够发现差异、找出规律，从而为决策提供依据。

比如说，一家电商企业想要了解某个商品的销售情况。

如果只是单纯地知道该商品的销售额是 10 万元，这并没有太大的意义。

但如果将这个销售额与上个月、去年同期或者同类型其他商品的销售额进行对比，就能清晰地看出该商品的销售趋势是上升还是下降，以及在市场中的竞争地位。

对比可以是时间上的，如同比、环比；也可以是空间上的，如不同地区、不同渠道的对比；还可以是不同业务指标之间的对比，如销售额与利润、访客数与转化率等。

在进行对比时，要确保对比的对象具有可比性，比如在对比不同地区的销售数据时，要考虑到地区的经济发展水平、人口规模等因素的影响。

二、细分思维当我们面对一个整体的数据时，往往难以发现其中的问题和规律。

这时，就需要运用细分思维，将数据按照不同的维度进行分解，以便更深入地了解数据的内部结构。

以一家连锁超市为例，如果发现某个月的总销售额下降了，通过细分思维，可以将销售额按照商品类别、门店位置、销售时间段等维度进行分解。

也许会发现是某个类别的商品销售额大幅下降，或者是某个门店的销售业绩不佳，又或者是在特定的时间段内销售额出现了低谷。

细分的维度可以根据具体的业务需求和数据特点来选择，常见的细分维度包括用户属性（如年龄、性别、地域）、业务流程（如销售渠道、营销活动环节）、时间（如季度、月份、周、日）等。

通过不断地细分，我们能够逐渐找到问题的根源，从而采取有针对性的措施来解决问题。

三、溯源思维在数据分析中，当我们发现一个异常的数据或者现象时，不能仅仅停留在表面，而要运用溯源思维，追根究底，找出导致这个结果的原因。