数据分析的八种思维
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
一种量化思维方法
一种量化思维方法
量化思维方法指的是将问题或事物进行量化分析的一种思维方法。
通过量化分析，可以将抽象的问题或概念转化成具体的数字或数据，从而更容易进行比较、分析和决策。
下面是一些常见的量化思维方法：
1. 指标化分析：将复杂的问题转化成可衡量的指标，比如公司的销售额、利润率、市场份额等，便于比较、分析和决策。
2. 数据分析：从收集、整理、分析和解释数据的角度出发，进行推理和预测，迅速发现数据背后的规律和关联。
3. 模型化思维：通过建立数学模型，描述和预测系统的行为和效果，分析各种可能的情况和决策，为决策提供量化支持。
4. 整合思维：通过综合和整合多个变量和因素，制定系统性的决策和战略，降低决策的风险和不确定性。
通过应用量化思维方法，我们可以更有效地处理复杂的问题和决策，提高决策质量和效率。
大数据思维的五种思维方式
大数据思维是指一种基于数据驱动的思维方式，它强调通过收集、分析和利用大量数据来揭示事物的本质和规律，从而更好地理解和解决问题。
以下是大数据思维的五种思维方式：
1. 数据驱动思维：大数据思维强调以数据为基础，通过数据分析和挖掘来发现问题、解决问题和做出决策。
2. 全样本思维：传统的数据分析往往基于抽样调查，但大数据思维则强调全样本分析，即通过收集和分析所有可用数据来获取更全面和准确的信息。
3. 相关性思维：大数据思维强调关注数据之间的相关性，而不仅仅是因果关系。
通过分析数据之间的相关性，可以发现一些以前难以察觉的规律和趋势。
4. 开放性思维：大数据思维鼓励开放的数据共享和合作，通过共享数据和知识，可以更好地发挥数据的价值，促进创新和发展。
5. 快速迭代思维：大数据思维强调快速迭代和实验，通过不断尝试和改进，可以更快地找到最佳的解决方案。
总之，大数据思维是一种以数据为中心的思维方式，它强调通过数据分析和挖掘来发现问题、解决问题和做出决策，具有全样本、相关性、开放性、快速迭代等特点。
数据分析中的10种思维方法
一、逻辑思维： 三、下切思维： 五、求异思维： 七、联合思维： 九、接近思维： 二、向上思维： 四、求同思维： 六、抽离思维： 八、离开思维： 十、理解层次：
逻辑思维
逻辑思维：明白价值链，明白各项数据中 的关系; 关键: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。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
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。 关键：了解当事人的情况，学会换位思考。 实际情况：你了解你周边的情，你发现你处在一个不太有 利的地位，那么，此时，你就要有离开思 维去替你想办法，离开困境 。 关键：学会自我调节，自我放松。 实际情况：遇到难解的结，你怎么办？
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。 关键: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。
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 。 关键：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。 实际情况：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。
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：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。 实际情况：你的学习能力和方法有效吗？
数据分析师必懂的十种分析思维
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。
十种借力思维
十种借力思维随着社会发展的不断深入，不可避免地，人们将面临越来越多复杂的挑战，如何实现复杂情况下的快速发展，这是当前社会发展中一大关键词。
在这样一个复杂的背景下，借力思维成为一种重要的途径，可以帮助人们快速地沟通、解决、分析问题，并快速发展。
首先，为了更好地理解借力思维，我们需要了解所谓的借力是什么意思。
借力实际上是指从外部力量的帮助下，在处理某些事情的同时，更有效地实现目标。
换句话说，当我们面对某些复杂的问题时，可以从相关资源中获得部分支持，以更好地解决这些问题。
其次，借力思维可以分为十种。
首先，专家借力思维，这是最常见的一种，即从专家或行业内的知识源（如公司或机构）获取有关某个话题的信息和提示，以及从研究文献中获取类似的支持。
其次，全球比较，例如，在进行跨国研究时，可以利用世界各地的经验，进行比较，以更加全面准确地分析问题。
第三，地域借力思维，这是一种在实践中寻找有关信息和提示的方式，它不仅可以借助在当地领域的专家和机构，而且可以扩大视野，把本国与他国的比较进行拓展。
第四，历史借力思维，即从过去的经验和知识中获取信息和提示，从历史经验中吸取教训，了解某一问题的发展变化，以便对其进行更有效的分析。
第五，工具借力思维，这是一种利用新兴技术工具来更有效地实现目标的方式，例如计算机技术、数字化技术、虚拟技术等，可以加速分析、决策和解决问题的步骤。
第六，知识借力思维，这是从有关专业的文献或知识库中搜索信息，对可能的解决方案进行评估和分析，以便制定合理的解决方案。
第七，思考借力思维，这是一种多方面、多重视角的思考方式，它不仅能够更准确地揭示复杂问题的本质，而且能够从个人、团队、行业或社会层面来更全面地分析和解决问题。
第八，数据借力思维，这是一种基于数据分析的方式，可以从历史数据中获取信息和提示，可以估和模不同的情景，以便精确地分析问题，并确定合理的解决方案。
第九，性能借力思维，这是一种基于性能指标的方法，可以从先进的行业标准中获取信息和提示，以便对某个行业的性能进行合理的评估和分析。
数据分析的五大思维方式
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。
数据分析的五大思维方式
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。
大数据思维的十大原理
大数据思维的十大原理1.数据驱动决策：大数据思维的核心原则是利用大数据来指导决策过程。
通过收集、分析和利用大数据，可以获取更准确、全面的信息，从而做出更明智的决策。
2.数据收集与整合：在大数据时代，数据的量和种类都在不断增加。
因此，收集和整合数据是至关重要的。
大数据思维要求我们搭建起高效、可靠的数据收集和整合系统，确保数据的完整性和准确性。
3.数据导向的问题解决：大数据思维注重通过数据分析来解决问题。
从问题的角度出发，明确需要解决的问题是什么，然后收集、整合和分析相关数据，找出解决问题的方法和策略。
4.数据挖掘与机器学习：大数据时代的一个重要特征是数据的多样性和复杂性。
为了发现数据中的有价值的信息，我们需要借助数据挖掘和机器学习的方法。
通过对数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏的规律和趋势。
5.数据可视化与沟通：大数据时代，数据量庞大、复杂，但对于非专业人士来说，理解和利用这些数据却并不容易。
因此，大数据思维倡导使用可视化的方法来呈现数据，以便更好地沟通和交流。
6.数据治理与安全：大数据时代，数据的规模和种类都在不断扩大，因此，对数据的治理和安全变得至关重要。
大数据思维要求我们建立完善的数据治理和安全机制，以确保数据的完整性、隐私和安全。
7.数据共享与合作：大数据时代，数据的价值不仅在于单个组织内部，更在于数据之间的关联和互通。
大数据思维要求我们主动开展数据共享和合作，通过共享数据，可以实现数据的多方面利用和创新应用。
8.数据分析与预测：大数据时代，通过对大数据进行分析和挖掘，可以得到很多有价值的信息。
基于这些信息可以进行数据预测，通过对未来的趋势和走势进行分析，以便做出相应的决策和行动。
9.数据驱动的创新：大数据思维倡导将数据作为创新的驱动力。
通过从大数据中获取新的见解和知识，可以发现创新的机会和方向，在解决问题和满足需求的过程中实现创新。
10.数据伦理与社会责任：大数据时代，数据的获取和使用可能涉及到一些伦理和道德的问题。
发现问题解决问题之道：思维与模型（附：归纳整理14种思维方式）
发现问题解决问题之道：思维与模型（附：归纳整理14种思维⽅式）思维模型是什么？在职场或者⽣活中，我们经常会遇到这样的情况在⾯对和解决⼀些问题的时候，有些⼈忙作⼀团，找不到解决问题的路径。
⽽有些⼈却可以通过清晰的分析框架⼀步步解决问题这样的思维差异，会带来完全不同的结果，不论是从效率上还是效果上。
⼈所掌握的知识和技能绝⾮是零散的信息和随意的动作，他们⼤多具有某种“结构”，这些结构就是模型。
⽽厉害的⼈，或者精英就是善于掌握和利⽤这些模型解决问题的⼈ ——万维钢思维模型⾮常有⽤，这个可以说是⼀种共识，⽽思维模型到底是什么？思维模型是重要学科的重要原理思维模型是经过⼴泛实践、证实可靠的、或者科学研究验证过的、或者不证⾃明的原理规律也在书上或者课堂上见到过很多思维模型在很多领域都有很多著名的思维模型BUT !模型思维⼜是什么？为什么⾯对这么多⽜X的思维模型你总是记不住它们？总是想不起使⽤它们？为什么你⾃⼰不能总结提炼⼀个出来的？这个原因，我认为是：不要过分依赖别⼈的思维模型，⽽要注意培养⾃⼰的模型思维思维模型 VS 模型思维YES！你可能就纳闷了蒙圈了，思维模型和模型思维⼜有什么区别？思维模型是⼀个经过提炼和总结的思考原理和规律，是思考问题、解决问题的具象化⽅式⽽模型思维是⼀种综合性的思维⼯具，它⿎励我们去对问题建⽴体系框架思路，⽤系统化的⽅式解决问题的过程⽽模型思维是⼀种综合性的思维⼯具，它⿎励我们去对问题建⽴体系框架思路，⽤系统化的⽅式解决问题的过程简单来说，思维模型是总结提炼的结果，是⼀种规律规则⽽模型思维是总结提炼的思考过程，是⼀种思考习惯我们每天都会遇到许多的问题，为了对这个世界建⽴更清晰的认知，你就需要建⽴这样的模型思维习惯习惯性地通过建⽴模型，可以帮助⾃⼰更好地整理信息，制定更好的策略。
简单来说，就是帮助我们透过现象看本质。
模型思维的深度思考在19年初，我曾在⼀次公开分享会上专门对模型思维这个概念进⾏阐述：关键不是你学习了多少个思维模型，⽽是在于你有没有模型化的思维习惯伟⼈他们会深层次的思考问题，最终看清本质问题，成功的发明家或者创业者的思维模式中都或多或少具备这种特质。
数学八种思维方法
数学八种思维方法数学思维方法是指在解决数学问题时所采用的一系列思考和推理的方法。
数学思维方法可以帮助我们更好地理解和应用数学知识，提高解题能力。
下面将介绍数学中常用的八种思维方法。
1. 归纳法：归纳法是通过观察、总结和推断，从一些具体的事例或特殊情况推导出一般性结论的思维方法。
它可以帮助我们从具体问题中抽象出一般规律，然后将这一规律应用到更复杂的问题中。
2. 演绎法：演绎法是从一般性的前提出发，通过逻辑推理得出特殊结论的思维方法。
在演绎推理中，我们根据已知的定理和条件，采用逻辑推理的方式得出结论。
演绎法在证明数学定理和推导结论时非常重要。
3. 反证法：反证法是一种通过假设与所推导结论相矛盾的前提，从而证明所要证明的命题的方法。
反证法通过反面思考，从假设的错误中揭示出真理。
它常常用于证明存在性问题和矛盾问题。
4. 分析法：分析法是将问题分解成更小的部分，然后逐步解决的思维方法。
通过将复杂的问题分解为若干个简单的部分，我们可以更好地理解问题的本质，并找到解决问题的方法。
5. 统计法：统计法是通过收集、整理和分析大量数据，得出结论的思维方法。
在数学中，统计法常常用于研究事物的分布规律、趋势和相关性，从而揭示出隐藏在数据背后的规律。
6. 直观法：直观法是通过直观的想象和图像化的表达，帮助我们更好地理解和解决问题的思维方法。
直观法常常用于几何和概率等问题，在形象化的思维中帮助我们得到洞察力。
7. 抽象法：抽象法是将具体的概念、问题或对象抽象为一般性的符号、模型或规律的思维方法。
通过抽象，我们可以将复杂的数学问题简化为更易于理解和处理的形式，从而更好地解决问题。
8. 推广法：推广法是将一个问题或结论推广到更一般的情况下的思维方法。
通过推广，我们可以将已有的结论应用到新的情况中，从而发现更多的数学规律和定理。
总之，数学思维方法是数学学习和解题的基础，可以帮助我们更好地理解数学知识、发现数学规律和解决数学问题。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。
2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
3. 聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。
数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
4. 相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。
相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。
5. 频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。
6. 统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。
7. 链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。
3数据分析五大思维方式
3数据分析五大思维方式数据分析是一种通过收集、整理、解释和提取有用信息的方法，以发现模式、关系和趋势，为决策提供支持。
数据分析的过程中，人们可以采用不同的思维方式来解决问题和生成洞察力。
本文将介绍五种常用的数据分析思维方式。
1.归纳思维归纳思维是通过观察和总结数据的重要特征，来推断整体情况的思维方式。
在数据分析中，归纳思维可以通过统计方法和可视化工具来揭示数据的模式和规律。
例如，在分析销售数据时，归纳思维可以帮助我们识别最受欢迎的产品、最活跃的销售渠道等关键因素，并提供相应的策略建议。
2.演绎思维演绎思维是通过具有前提条件的逻辑推理，从特殊到一般地获得结论的思维方式。
在数据分析中，演绎思维可以通过建立模型和假设来预测和推断结果。
例如，在预测股票价格时，可以基于历史数据和相关指标构建数学模型，通过演绎思维来预测未来价格的趋势。
3.抽象思维抽象思维是从具体和个别的实例中，提取出一般性、普遍性的概念和原则的思维方式。
在数据分析中，抽象思维可以通过数据的聚类和分类，将大量的数据转化为更加简洁和易懂的信息。
例如，在市场调研中，可以通过将消费者分为不同的群体，提取出每个群体的共同特征和需求，以帮助企业进行针对性的产品定位和营销策略。
4.形式思维形式思维是通过运用逻辑和数学的方法，以及符号和公式的表示方式，进行推理和分析的思维方式。
在数据分析中，形式思维可以帮助我们建立数学模型和利用统计方法来分析数据，并进行预测和决策。
例如，在社交媒体分析中，可以利用网络图和社交网络分析方法，揭示用户之间的关系和影响力，以及病毒传播等现象。
5.综合思维综合思维是通过将多个不同的思维方式和方法相结合，从而得出综合的结论和洞察的思维方式。
在数据分析中，综合思维可以帮助我们从多个角度和多个维度来观察和分析数据，以获得更全面和深入的理解。
例如，在市场竞争分析中，可以通过综合利用定量和定性数据，以及市场调研和竞争情报，来评估企业的竞争力和市场定位，以及制定相应的战略计划。
数据分析的五大思维方式
发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。
那今天讲什么呢？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。
数据分析的五大思维方式
数据分析的五大思维方式数据分析是一种基于数据的研究和推理过程，能够帮助我们从大量的数据中提取有效信息，并做出有意义的决策。
而在进行数据分析时，合理的思维方式是至关重要的。
本文将介绍数据分析的五大思维方式，帮助读者更好地进行数据分析。
1.系统思维系统思维是一种以系统的角度来分析问题的思维方式。
在数据分析中，系统思维能够帮助我们理解数据之间的相互关系和相互影响，并从整体的角度来考虑问题。
通过系统思维，我们能够掌握数据的结构和规律，从而更好地分析和解释数据。
在应用系统思维时，我们需要注意以下几点。
首先，要善于抽象概括，找出背后的本质和关键因素。
其次，要善于建立模型，将复杂的问题简化为易于理解的模型。
最后，要善于分析系统的反馈机制，了解不同因素之间的相互作用。
2.逻辑思维逻辑思维是一种通过推导和归纳的方式来分析问题的思维方式。
在数据分析中，逻辑思维能够帮助我们将数据分析过程中的各个环节有机地连接起来，形成一个合理的推理链条。
通过逻辑思维，我们能够准确地找出数据中的规律和趋势。
在应用逻辑思维时，我们需要注意以下几点。
首先，要善于提炼问题，将问题归纳为具体的逻辑关系。
其次，要善于运用逻辑推理，从已知信息中推导出未知信息。
最后，要善于评估推理的合理性，判断推理是否符合逻辑规则和常识。
3.创新思维创新思维是一种开放和灵活的思维方式。
在数据分析中，创新思维能够帮助我们突破传统的思维惯性，找到数据中的非常规模式和新的见解。
通过创新思维，我们能够发现数据中的隐藏信息和潜在机会。
在应用创新思维时，我们需要注意以下几点。
首先，要保持好奇心和求知欲，不断追问为什么和怎么样。
其次，要善于跳出既有的思维框架，挑战传统的观念和假设。
最后，要善于引入多样视角，从不同的角度思考问题。
4.统计思维统计思维是一种基于概率和统计学的思维方式。
在数据分析中，统计思维能够帮助我们从样本数据中推断总体数据的特征和趋势。
通过统计思维，我们能够对数据进行科学的总结和推断。
数据分析必备逻辑思维分析方法
数据分析必备逻辑思维分析⽅法数据分析的下限，取决于逻辑归纳。
与其说提⾼分析质量，不如说提升逻辑归纳能⼒。
逻辑归纳，需要拥有良好的逻辑思维，并结合领域知识形成该领域的分析⽅法。
⽽领域⽅法，进⼀步归纳则能够成为通⽤了⽅法论。
关于数据分析，本⽂将从逻辑思维和分析⽅法2个⾓度进⾏解读，其中分析⽅法会介绍数据分析前的准备以及数据如何为我们创造长期价值。
1 数据分析应有的逻辑思维逻辑思维，是在认识事物的过程中借助概念、判断、推理等思维形式反映客观现实的理性认识过程。
借助逻辑思维，能够确⽴执⾏⽅向，减少⽅向的偏移度以及分析的误差。
原始的数据并没有太多的价值，它是已经发⽣的事实或者结果。
从中发掘价值则是数据分析的⽬的。
在数据分析中，其过程是与逻辑归纳相近的，过程如下：提出问题➟分析问题➟提出假设➟验证假设➟输出结论只有具备了良好逻辑思维，才能更好的帮助我们数据分析。
认识逻辑，先从逻辑论证的三要素开始，如下图所⽰：在训练⾃⼰逻辑思维时，⾸先要保证信息的完整性，其次才是讨论准确性。
如果陈述和提问不够清晰，后续论证是没有意义的。
初步了解了逻辑，接下来将与各位分享4种思维⽅式以及其运⽤⽅法，分别是⽬标、结构化、推理、逆向思维。
01 ⽬标思维⽬标思维，作⽤是明确⽬标的定义及完整性，校准执⾏的⽅向。
从逻辑论证的要素来看，⽬标只是⼀个论点，⽽判断论点是否有效、正确，则需要细究其论据和论证⽅式。
将⽬标映射⾄三要素并进⾏结构化拆解，会变成我们熟悉的需求4要素，再次延伸⼜会变成5W2H法。
熟练运⽤⽬标思维，不仅能帮助我们分析问题，还能运⽤于⽣活的许多⽅⾯。
在陈述问题时所使⽤的KWIC⽅法，其实也是逻辑要素的延伸：1）K（KEY）：核⼼观点2）W（Widen）：扩展核⼼观点包含的内容3）I（Illustrate）：举例说明佐证观点4）C（Conclude）：总结信息越全⾯，沟通的成本越低，后续的论证质量才能更⾼。
02 结构化思维⽬标思维强调的是⽅向，结构化思维强调的是拆解和延伸。
3数据分析五大思维方式
3数据分析五大思维方式数据分析是指通过收集、整理和解释数据来形成有关特定问题或现象的洞察力和结论。
在进行数据分析时，可以采用不同的思维方式来帮助我们更好地理解和利用数据。
以下是五种常见的数据分析思维方式。
1.归纳思维归纳思维是通过从特定案例中抽象出普遍规律的过程。
在数据分析中，通过收集大量的数据并对其进行分析，可以找到数据中存在的共同模式和趋势。
归纳思维使分析师能够从数据中发现隐藏的规律，并形成相应的假设和结论。
例如，一个餐饮公司可以通过分析销售数据和顾客反馈来推断出客户最喜爱的菜品，并根据这些数据来调整他们的菜单和战略。
通过对一系列数据进行分析，餐饮公司可以发现什么样的菜品在市场上更受欢迎，并从中获取商业价值。
2.演绎思维演绎思维是从已知前提出发，通过逻辑推理得出结论的过程。
在数据分析中，演绎思维可以用来进行预测和模型建立。
通过将已有的数据和知识应用到新的情况中，可以推断出未知的结果。
例如，一个零售商可以使用历史销售数据来建立销售预测模型。
通过分析已有的销售数据，确定销售额与各种因素（如季节性、促销活动、经济状况等）的关系，然后运用这些关系来预测未来的销售额。
通过演绎思维，零售商可以制定更准确的预测和决策。
3.比较思维例如，一个汽车制造商可以对不同车型的销售数据进行比较分析，以了解哪些车型在市场上更受欢迎。
通过比较每个车型的销量，价格，功能和市场份额等数据，汽车制造商可以确定哪些因素对销售额的影响最大，从而优化他们的产品和营销策略。
4.关联思维关联思维是通过观察和分析数据中的关联关系来理解数据。
关联思维可以使分析师发现数据中隐藏的因果关系和模式。
通过识别出数据中的关联关系，可以从中获得对业务决策有意义的见解。
例如，一个医疗保健提供商可以通过分析患者的健康数据和医疗费用来确定健康状况与医疗成本之间的关系。
通过观察患者的生活习惯、健康指标和治疗方案等数据，医疗保健提供商可以发现与医疗成本相关的因素，并找到降低医疗成本的方法。
简述数据思维
简述数据思维
数据思维是指利用数据来分析、解决问题的一种思维方式。
它能够帮助我们更好地理解现实世界，从数据中发现问题、找到解决方案，并通过数据验证方案的可行性。
数据思维的核心是数据分析，通过收集、清洗、整理、分析和可视化数据来发现问题和趋势。
在数据分析过程中，需要运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术来挖掘数据中的信息，并将其转化为可视化的图表和报告，使得数据更具可读性和可理解性。
数据思维不仅在商业领域中有着广泛应用，还在科学研究、医疗健康、政治、社会学、环境科学等多个领域中起到了重要作用。
随着数据量的不断增加和数据科学技术的发展，数据思维的重要性将越来越凸显，成为未来成功的关键之一。
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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。
4. 相关思维
在大数据服务器时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。
啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。
这个故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，当时沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据中心服务器仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。
经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在「尿布与啤酒」背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
在大多数情况下，一旦我们完成了相关分析，而又不再满足于仅仅知道「是什么」的时候，我们就会继续向更深层次的方向，去研究因果关系，找出背后的「为什么」。
5. 假设思维
当我们还没有足够的数据和证据来证明某件事的时候，我们可以先大胆假设，然后再小心求证，验证假设是否成立。
比如，有一天，小明去买水果，跟买水果的阿姨之间有一段对话。
小明：“阿姨，你这桔子甜不甜?”
阿姨：“甜啊，不信你试试。
”
小明：“好，那我试一个。
”
小明剥开一个桔子，尝了一口：“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤。
”
这个故事只是一个简单的类比，不必深究细节。
从中可以看出假设检验的基本思维过程，首先，小明提出假设：桔子是甜的;其次，随机抽取一个样本;然后，检验是否真甜;最后，作出判断，确认桔子是真的甜，所以就购买了。
在数据分析中，假设思维的专业术语叫假设检验，一般包括四个步骤，即：提出假设、抽取样本、检验假设、作出判断，在这里我们就不展开去讲那些专业术语了。
6. 逆向思维
有时候，我们需要打破常规的思维模式，从相反的方向来思考问题。
我们接着讲小明的故事。
有一次，小明去买西红柿，跟阿姨之间又有一段对话。
小明：“阿姨，你这西红柿多少钱一斤?”
阿姨：“两块五。
”
小明挑了3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。
”
阿姨：“一斤半，3 块7 毛。
”
小明去掉其中最大的西红柿：“做汤不用那么多。
”
摊主：“一斤二两，3 块。
”
小明拿起刚刚去掉的那个最大的西红柿，付了7 毛钱，扭头就走了……
你看，运用逆向思维，有时可能会起到意想不到的效果。
7. 演绎思维
演绎思维的方向是由一般到个别，也就是说，演绎的前提是一般性的抽象知识，而结论是个别性的具体知识。
演绎的主要形式是「三段论」，由大前提、小前提、结论三部分组成。
以物理学上一个常识为例。
大前提：金属能导电。
小前提：铜是金属。
结论：铜能导电。
从这个例子中可以看出，大前提是已知的一般原理( 金属能导电)，小前提是研究的特殊场合( 铜是金属)，结论是将特殊场合归到一般原理之下得出的新知识( 铜能导电)。
8. 归纳思维
归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。
还是以金属能导电为例。
前提：金能导电，银能导电，铜能导电，铁能导电，……
结论：金属能导电。
数据分析的过程，往往是先接触到个别事物，而后进行归纳总结，推及一般，再进行演绎推
理，从一般推及个别，如此循环往复，不断积累经验。
总结
本文总结了数据分析的8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。
以上，希望能够对你有所启发。