在互聯網飛速發展的當下，大數據分析已經成為企業管理、企業決策的重要依據。各行各業都意識到了大數據對企業發展的重要性。

數據分析師的重要性不言而喻，而對于數據分析師來說，雖然都在學習excel、Python、sql、機器學習和一些分析方法比如對比分析、漏斗分析、留存分析等技能。

但是，很多人掌握了這么多工具和技能，依然做不好數據分析。面對具體的業務問題，還是容易兩眼一抹黑。

這是什么原因呢？數據分析師究竟要掌握哪些技能？

數據分析在企業中主要是由于業務需求驅動的，但從數據分析師角度來看，數據分析并不是簡單的坐在那里等需求。對于一個數據分析師來說，最重要的就是數據分析的思維。同樣是數據，使用不同的思維模式去做分析，可能導致的結果也就不同。在此，作為大數據分析領域的領軍企業，永洪數據分析師總結了6種數據分析思維，大家可以共同學習，提升數據分析能力。

1、邏輯思維

邏輯思維即明白價值鏈，明白各項數據中的關系。該思維的關鍵在于明白其中的關系，要求你對這項工作要了解、熟悉，要細致和慎密，要清楚充分性和必要性的關系。實際上也就是指：你需要哪些數據？如何獲得這些數據？數據之間的關系如何？

2、向上思維

有了數據之后，要站在更高的角度去看這些數據，從更長遠的觀點來看，從組織、公司的角度來看，從更長的時間段（年、季度、月、周）來看，從全局來看，你會怎樣理解這些意義呢？也許向上思維能讓你更明白方向。該思維方法的關鍵是：建立長遠目標、全局觀念、整體概念、完整地分析數據，不做井底之蛙。

3、下切思維

數據是一個過程的結果反映，怎樣通過看數據找到更多的原因以及隱藏在現象背后的真相，需要我們下切思維，把事物切細了分析，把過程拆分細了分析。此時，關鍵是要知道數據的構成、分解數據的手段、對分解后的數據的重要程度的了解。也就是說哪些數據需要分解分析？

4、求同思維

當一堆數據擺在我們面前時，不同數據展現不同的形態，我們需要在種種的表象背后，找出其有共同規律的特點。最關鍵的是找到共性的東西進行客觀的分析。如同：現在的整體數據表現出什么問題？是否有規律可行？

5、求異思維

每一個數據都有相似之處，而我們還要看到他們不同和特殊的地方，這就需要對實際情況的了解，比如：對日常情況的積累，對個體情況的了解，對個體主觀因素的分析等。

6、接近思維

怎樣達成目標，實現銷售增長？這時候你需要接近思維來幫助你。關鍵是多接觸你要解決的問題，花時間分析，你要的是方案，不是

總結：

以上是永洪數據分析師總結了數據分析的6種思維，充分運用好這些思維，能幫助我們輕松應對和解決日常數據分析問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析究竟该如何学？大神总结的6种数据分析思维到底如何？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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