① 如何培养数据分析思维
1、多读书、多总结
读书要带着目的性去读书，比如若想训练逻辑思维，可以系统多看一些大牛的着作，特别是案例，看看别人是怎么思考，而你自己的想法是什么？从中对比为什么那些人会这个角度去思考，而我们认识不到呢？
读书是一个过程，不可能一蹴而就，学会思考找差异是重点，久而久之，便能多角度深层次去考虑问题！
2、多研究数据，举一反三
其实数据分析师经常面临跨领域，多种学科知识交错。作为企业数据分析师，从公司业务、财务状况、运营活动等等都要熟悉，因此，多研究数据、多研究其他公司的财报，分析其运营情况、公司发展模式和产品线等，另外分析其产品设计、体验，对比相同类型公司差异性在哪，孰优孰劣等，站在大局整体上去分析才能写出一份完整的多层次的数据报告。
总之，作为数据分析师，我们要学会举一反三的能力，透过一个点想到一个面，比如滴滴打车模式，是否适合我们呢？它的运作模式是怎样、盈利点在哪？透过这些去研究整个企业，然后自己结合业务是否可以借鉴呢？即使没有值得借鉴，即使错误，我们也都可以很好感知。
3、多追趋势，多联想
数据分析师虽不是运营或决策者，但数据分析师所做的工作往往会成为公司运营、决策的指南针。因此，数据分析师要有一根敏感的思维神经，不能“闭门造车”，而是需要时常关注经济、社会新闻动向，比如北京下大雨，云贵干旱，这是我们应该可以想到南北方需要的东西有什么不同，产品该怎么去推荐？当地人又需要什么样的服务呢？生活处处是学问啊！我们保持一颗追潮流之心。
数据分析师，入门并不难，现在很多学生或是转行希望从事数据工作，但数据工作并不是做做EXCEL表格，处理简单相加相减而已，更重要的是形成一个大局系统的思维，从中又缺乏细心敏感的心，才能把工作做好，而且也会提升自己的生活质量，办事能力。
② 建立数据思维的方法有哪些
一、数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比、同比大家都比较了解，定基比就是和某个基点进行比较，比如2019年1月作为基点，定基比则为2010年2月和2019年1月进行比较。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
在数据分析的过程中，有很多因素影响到指标，那么我们可以不同维度来逐一考察，比如：渠道，产品版本，来源，关键词，网络，地域，IP，系统浏览器及版本等。
二、数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，因为，孤立的数据毫无意义。
以A/B测试为例，最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如：测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
三、 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时：不同时间段数据是否有变化。
分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，忠诚用户和小白用户相比是否有差异。
分地区：不同地区的数据是否有变化。
构成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
③ 如何拥有数据分析思维
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，必须是显着的。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，而是有显着的集群的倾向。
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。
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④ 数据思维是什么
数据思维是指把营销过程中的各项因素转化成数据进行研究。数据实际上是营销的科学导向的自然演化。
数据思维的十大原理
1.数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心;
2.数据价值原理：由功能是价值转变为数据是价值;
3.全样本原理：从抽样转变为需要全部数据样本;
4.关注效率原理：由关注精确度转变为关注效率;
5.关注相关性原理：由因果关系转变为关注相关性;
6.预测原理：从不能预测转变为可以预测;
7.信息找人：从不能预测转变为可以预测；
8.机器懂人原理：由人懂机器转变为机器更懂人；
9.电子商务智能：数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能。商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义;
10.定制产品原理：由企业生产产品转变为由客户定制产品。