① 如何培養數據分析思維
1、多讀書、多總結
讀書要帶著目的性去讀書，比如若想訓練邏輯思維，可以系統多看一些大牛的著作，特別是案例，看看別人是怎麼思考，而你自己的想法是什麼？從中對比為什麼那些人會這個角度去思考，而我們認識不到呢？
讀書是一個過程，不可能一蹴而就，學會思考找差異是重點，久而久之，便能多角度深層次去考慮問題！
2、多研究數據，舉一反三
其實數據分析師經常面臨跨領域，多種學科知識交錯。作為企業數據分析師，從公司業務、財務狀況、運營活動等等都要熟悉，因此，多研究數據、多研究其他公司的財報，分析其運營情況、公司發展模式和產品線等，另外分析其產品設計、體驗，對比相同類型公司差異性在哪，孰優孰劣等，站在大局整體上去分析才能寫出一份完整的多層次的數據報告。
總之，作為數據分析師，我們要學會舉一反三的能力，透過一個點想到一個面，比如滴滴打車模式，是否適合我們呢？它的運作模式是怎樣、盈利點在哪？透過這些去研究整個企業，然後自己結合業務是否可以借鑒呢？即使沒有值得借鑒，即使錯誤，我們也都可以很好感知。
3、多追趨勢，多聯想
數據分析師雖不是運營或決策者，但數據分析師所做的工作往往會成為公司運營、決策的指南針。因此，數據分析師要有一根敏感的思維神經，不能「閉門造車」，而是需要時常關注經濟、社會新聞動向，比如北京下大雨，雲貴乾旱，這是我們應該可以想到南北方需要的東西有什麼不同，產品該怎麼去推薦？當地人又需要什麼樣的服務呢？生活處處是學問啊！我們保持一顆追潮流之心。
數據分析師，入門並不難，現在很多學生或是轉行希望從事數據工作，但數據工作並不是做做EXCEL表格，處理簡單相加相減而已，更重要的是形成一個大局系統的思維，從中又缺乏細心敏感的心，才能把工作做好，而且也會提升自己的生活質量，辦事能力。
② 建立數據思維的方法有哪些
一、數據趨勢分析趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比、同比大家都比較了解，定基比就是和某個基點進行比較，比如2019年1月作為基點，定基比則為2010年2月和2019年1月進行比較。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
在數據分析的過程中，有很多因素影響到指標，那麼我們可以不同維度來逐一考察，比如：渠道，產品版本，來源，關鍵詞，網路，地域，IP，系統瀏覽器及版本等。
二、數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，因為，孤立的數據毫無意義。
以A/B測試為例，最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如：測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
三、 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時：不同時間段數據是否有變化。
分渠道：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，忠誠用戶和小白用戶相比是否有差異。
分地區：不同地區的數據是否有變化。
構成拆分：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。
③ 如何擁有數據分析思維
1. 對比思維
日常生活中我們常常會遇到，例如今天我去超市看到了7塊錢1斤的蘋果，但是隔壁卻賣6塊一斤，你是不是會去隔壁看一下。他們之間有什麼區別，為什麼會貴出這一元錢。
從這個例子中可以看出，對比通常有兩個方向，一個縱向，是指不同類的對比。一個是橫向，是指與同類相比。
2.結構思維
很多人在做數據分析的時候沒有思路，不知道從何下手，這就是缺少結構化思維的表現。
按業務職能結構劃分：比如渠道，運營，功能等相關模塊，簡單快速的溝通，能快速的定位問題原因，但是缺點是分析結果不夠直接，依賴外部資源信息搜集。
按因果結構劃分：通過定位指標波動，定位最細指標，輔助維度下轉，能夠清楚的問題原因，該方式是較為穩妥的方式，是日常工作中的主要方式，但是缺點是需要構建相對完整的指標邏輯體系。
3.分類對比
這里我們可以劃分為客戶群體、產品歸類、市場分級、績效評價等，許多事情都需要有分類的思維。到底分類思維怎麼應用呢?
關鍵點在於分類後的事物，需要在核心指標上拉開距離!也就是說分類後的結果，必須是顯著的。運營當中關注的核心指標，分類後的對象，你能看到他們的分布不是隨機的，而是有顯著的集群的傾向。
4.可衡量
好的分析思維，我們要想清楚如何衡量效果?也要考量和現實之間的差距，中間的可操作性。有想法不會操作：那就學工具、學方法論、學演算法,開始先用excel來跑通操作，後面再去學習python。會操作沒有想法：那就學方法論、學思維，好好思考方法論、業務、演算法之間的關系。
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④ 數據思維是什麼
數據思維是指把營銷過程中的各項因素轉化成數據進行研究。數據實際上是營銷的科學導向的自然演化。
數據思維的十大原理
1.數據核心原理：從「流程」核心轉變為「數據」核心;
2.數據價值原理：由功能是價值轉變為數據是價值;
3.全樣本原理：從抽樣轉變為需要全部數據樣本;
4.關注效率原理：由關注精確度轉變為關注效率;
5.關注相關性原理：由因果關系轉變為關注相關性;
6.預測原理：從不能預測轉變為可以預測;
7.信息找人：從不能預測轉變為可以預測；
8.機器懂人原理：由人懂機器轉變為機器更懂人；
9.電子商務智能：數據改變了電子商務模式，讓電子商務更智能。商務智能，在今天大數據時代它獲得的重新的定義;
10.定製產品原理：由企業生產產品轉變為由客戶定製產品。