
大家都知道,人们的智商都是不相同的,这是因为人们的思维方式不同,对于工具技能的掌握并不代表着智商高,取决人们的智商高的标准就是看人的 思维程度是否高级,在前面的内容我们提到了Excel和数据可视化的技能,但这些都是工具,不是思维,今天我们就给大家讲解一下如何培养数据分析思维。
数据分析思维就是决定数据分析师的水平的高低,我们在学习数据分析的时候,只要养成正确的数据分析思维,这样才能够做好数据分析。当然,我们在数据分析的时候需要多思考,孔子说过:学而不思则罔,思而不学则殆。就是说的这个道理,就现在很多人的思维方式都是在自己的经历以及以往的生活和经历形成的直观的判断,如果学习数据分析就需要放弃以往的思维方式,培养一个新的思维方式,才能够学好数据分析。
数据分析中最常用的就是麦肯锡创建的一系列的分析框架和思维工具。其中麦肯锡创建的思维工具最典型地就是金字塔思维,还需要学会结构化思考,MECE原则,假设先行,关键驱动的知识。还需要学习SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等,这些都是不同领域的框架。这些框架都是比较容易让人理解的,在短时间内可以轻松的掌握。这些都是数据分析思维的应用,学会了这些数据分析思维,还需要大量的时间去证明,这样才能够用事实说话。
上面提到的框架就是每一位数据分析师都需要懂的指标体系概念,对于报表知识和BI知识,以及机器学习知识,都是围绕着这个指标体系建立的。在不同的业务中,需要的指标是不一样的,大家在理解的时候需要区分好指标和坏指标、比率和比例、指标的结构以及设立的维度等概念。这样才能够方便大家培养一个数据分析的能力。
当然,我们在数据分析的时候一定要意识到一个问题,就是数据分析的内容并不是一个结果,而是一个过程。一般来说,几乎所有的分析的目的都是增长业务。所以来说数据分析中最重要的事情就是驱动思维的培养,并且把它转化为成果。
由此可见,数据分析思维并不是一朝一夕就能练成的,尤其是在数据分析思维是常年累月养成的习惯,这些需要经常需要练习的,当然,优秀的数据分析师会拷问别人的数据,而他本身的分析也经得起拷问。
以上就是有关数据分析思维的培养方式,希望这篇文章能够给大家带来帮助。最后希望大家能够快速培养好自己的数据分析思维,这样才能够提高数据分析能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11