這幾天在私信里常看到有新入門的數據分析師來跟我吐槽：“工作時沒有自己的分析思路，常常是機械地完成老板布置的任務，無法形成自己的數據分析方法論。”

的確，作為一名商業數據分析師我也能理解初入行的同學的煩惱，我們在進行數據分析時，經常要使用到一些基本的分析思維，如時間趨勢、下鉆查詢、對比等。但苦于缺少一個完整的數據分析思路整合。

接下來就分享我個人從事數據分析領域以來總結的常見的7種數據分析基本思路，能夠滿足你職場大部分需求：

一、數據分析前的準備
在開始進行數據分析之前，需要思考我這次分析結果的用途以及希望傳達給查看者的信息。

只有明確分析清楚目的才能直觀展示數據分析結果（劃重點）。

二、數據分析時的七種思路
下面描述了大家可以采用的7種不同的數據分析基本思路，并為每種方法提供了示例說明。

三、數據分析后的注意事項
1.突出數據重點

數據展示要簡潔、突出重點，如果不需要標題、圖例或網格線，可取消設置。目前國內常用Excel和一些可視化工具來展示數據，可視化工具如TB、FineBI都強調無代碼、敏捷，可視化，一改傳統BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不過近幾年貌似都在研發云BI）。

成熟的行業認可的BI工具如FineBI（國內）和 Tableau（國外），也都很推薦。

以下是我使用FineBI做出的數據展示圖，大家可以根據修改前后的觀感，來感受數據展示簡潔的重要性。
![在這里插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210716092616731.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ1MTQyNTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70

修改之前

修改之后

2.調整組件的適應方式

因為我比較常用FineBI來展示數據，所以這里就以FineBI舉例。組件是 FineBI 的組成部分，對于這些數據組件，調取出來后可以使用自適應顯示，它會調整組件大小，以使其大小適合要創建的儀表板，更加美觀地展示數據，如下圖所示：

四、建議
在數據分析工作中，數據分析思維是框架式的指引，在一些通用的分析場景下可以快速使用，吃透以上7種數據分析思維，就不會害怕應對老板安排的項目了，而且對未來構建數據分析模型也有幫助。

五、數據與工具分享
最后，分享一下數據和分析工具，回個“數據”就能獲得數據分析工具！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的7种常见的数据分析基本思路，满足你职场95%的需求的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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