如何拥有数据分析思维?
【摘要】许多人掌握了大多数的分析工具和技能，仍然做不好数据分析。但有时面对业务时还是觉得什么也不会，其实做数据分析光靠技能和工具是不够的，还需要拥有数据思维，与数据分析方法等结合起来。那么，如何拥有数据分析思维呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1. 对比思维
日常生活中我们常常会遇到，例如今天我去超市看到了7块钱1斤的苹果，但是隔壁却卖6块一斤，你是不是会去隔壁看一下。他们之间有什么区别，为什么会贵出这一元钱。
从这个例子中可以看出，对比通常有两个方向，一个纵向，是指不同类的对比。一个是横向，是指与同类相比。
2.结构思维
很多人在做数据分析的时候没有思路，不知道从何下手，这就是缺少结构化思维的表现。
按业务职能结构划分：比如渠道，运营，功能等相关模块，简单快速的沟通，能快速的定位问题原因，但是缺点是分析结果不够直接，依赖外部资源信息搜集。
按因果结构划分：通过定位指标波动，定位最细指标，辅助维度下转，能够清楚的问题原因，该方式是较为稳妥的方式，是日常工作中的主要方式，但是缺点是需要构建相对完整的指标逻辑体系。
3.分类对比
这里我们可以划分为客户群体、产品归类、市场分级、绩效评价等，许多事情都需要有分类的思维。到底分类思维怎么应用呢?
关键点在于分类后的事物，需要在核心指标上拉开距离!也就是说分类后的结果，必须是显著的。运营当中关注的核心指标，分类后的对象，你能看到他们的分布不是随机的，而是有显著的集群的倾向。
4.可衡量
好的分析思维，我们要想清楚如何衡量效果?也要考量和现实之间的差距，中间的可操作性。有想法不会操作：那就学工具、学方法论、学算法,开始先用excel来跑通操作，后面再去学习python。会操作没有想法：那就学方法论、学思维，好好思考方法论、业务、算法之间的关系。
关于如何拥有数据分析思维，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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