數據分析必備！4大思維方式
數據本身沒有價值，合理的分析利用之后才能提煉有用信息。
數據分析說白了就是將特定范圍的數據進行不同維度的組合，展示關鍵指標的狀態，找到問題，分解原因，制定方案。從數據轉變為信息的過程中，數據的選取、出路、結構的布局都是有一定思路的，或者說是思維方式，來作為統一的分析模式，這樣的模式，以下羅列了4點。
思維一：對比
單個數據擺在那兒，看不出苗頭，必須與同類數據作對比，比如環比、同比。很多敷衍了事的數據分析報告，直接匯報了數量、金額等這種單薄的數據，領導并不能看出有什么差異，這時如果你放上環比，同期比這些能明確體現效果的指標，甚至計算投入產出，這些分析結果都有價值得多。
比如下圖就將本期數據與上期作對比，并展示出差額，能明顯得看到變化情況。
思維二：維度拆分
維度除了對比還可以拆分。給大家描述一個場景。
當財務部門分析今年的凈資產收益率為什么會下降2%的時候，對比就不起作用了。要對凈資產收益率這個維度做分解。
凈資產收益率=總資產收益率*權益系數
總資產收益率=注意業務收益率*總資產周轉率
依次分解，就得到熟悉的杜邦模型，利用這樣一個數據展示可以實時了解各項指標，幫助分析。
這樣一種思維方式的好處就是：判斷越細致，越利于解決問題階段采取有效精準的措施。
思維三：降維/增維
在對數據進行增維或降維前，需要充分了解數據本省的意義以及指標間的關系，有目的地對數據進行轉換處理和運算，最終實現數據分析的目的。
思維四：假說演繹
在思考時迷?；蛘也坏椒较驎r，可以嘗試使用假說演繹法，也就是假設，可以嘗試猜測結果，然后反向遞推思考，從結果出發，細分原因。
例如，在做未來年度指標或者閱讀指標的時候，不能隨便畫大餅，可以先立下一個目標，然和細分指標，分配到個人，然后依據個人情況和歷史情況思考是否合理?；蛘咦鍪袌龌顒?，設想要達到什么樣的結果，結果量化是什么樣的指標，然后哪些方面需要做工作等等。
除此之外，過程也是可以被假設的，這里就不多細說。
以上就是數據分析的四個思維方式，在做簡單數據分析時可對應嘗試套用。很多數據分析工具的設計都有這方面的體現，可以在思維上協助分析。
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