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數據分析過程中必須要遵守的五大思維
2016-08-01
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數據分析過程中必須要遵守的五大思維

數據分析的過程最重要的是要通過數據分析工具或者數據分析方法將數據轉化為信息，大量的數據本身是沒有價值的，怎么讓它們的價值得到實現，就是從這些數據中得到想要的信息。在進行數據分析的過程中，必須要遵循以下五個思維方式。

第一、對比思維

這是數據分析過程中基本的思維，很多時候你要通過橫向或者縱向的對比，才能知道數據哪里有異樣，單單看一個數據是看不出來的。

第二、拆解分析思維

按照字面上的意思就是將影響的因素進行分解，或者拆分，對不同的影響因素在進行深入的分析，這樣就會在細節上使得大數據分析的結果更加的清楚，例如用戶行為的分析，可以再拜訪率、客單率、客戶滿足度等多維度進行分析。再舉一個例子對于數據流量的分析，可以通過免費的流量以及需要費用的流量，其中還可以按照不同的類目進行分析。

第三、減少分析維度

很多事情都要遵守適量的原則，對于數據的分析維度也是，有的事物有多重的影響因素維度，但是這些維度我們并不是每一個都要進行分析，只要找到其中有關聯的指標，如果數量還是很多的話，還要從這些關聯的指標里面去找到哪些關聯性最強、代表性最佳的數據分析指標，我們不在量多，只需要有用的維度。

第四、增加分析維度

有人可能會說，這不是和上面一條相反嗎，一會要降低，一會要提高，到底是要怎樣，增加維護和降低維度是相對的，有降低的情況，如果分析的結果不夠準確，或者不能滿足數據分析的更高的要求，那么想要對數據進行進一步的運算，就必要多加分析維度進行數據分析。

第五、逆向思維

可以說逆向思維也是一個假設的思維，當我們不知道結果是什么樣，或者分析不知道從哪里入手的時候，就是時候使用逆向思維了，我們假設結果已經有了，通過假設的結果，進行過程的分析。


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