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淺談數據分析（思維篇）
2018-12-19
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很多人聽說過數據分析，從字面上看來就是分析數據，分析數據幾個字不是十分容易的，是需要很多技術和思維的，從不同的角度進行數據分析需要的是思維方式和分析方式，那么思維和分析需要注意什么呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。


一般數據分析的技能是有很多的，但是數據分析師需要很強的思維能力的，一般來說，數據分析技能大同小異，而思維決定高度。技能是可以學習的，但是思維是不可以的，數據分析包括數據運營為了推動業務增長或其他分析目的需要的可能是去發現挖掘更多新知識的，而不是利用固定的數據集或維度去分析。傳統數據挖掘一般指的是挖掘信息之間的聯系，也就是說有了既定的維度，去挖掘各個維度之間的聯系。而我們的挖掘是為了發現可以促進或達成分析目標的拓展維度即新方向。于是有人對此有很多的疑惑，就是數據分析的過程會先根據分析目標來確定數據維度，這不就是發掘維度的過程嗎？大多數據分析前的數據需求都有些局限，一般局限都是在自己的實際屬性。很多人覺得站在項目或公司的角度分析只需要獲取涉及到的范圍內已有數據就可以了，數據分析只是去對已有數據的加工處理到產出結果，成為了一個數據后加工過程。


有經驗的數據分析師認為，數據分析可以簡單的概括為兩個層面：第一個層面就是豐富的數據集使分析的道路走得通并且走的遠。第二個層面就是大量的數據讓結果更精準。我們不管從哪個角度來說，都能夠證明挖掘新維度是在擴充數據的豐富度。當數據的豐富度擴充后，就會有新的維度增加，既然有新的維度增加，那就需要去填充數據。而數據填充就需要借助到數據產品經理構建的數據采集產品。所以數據分析不只是數據的后處理過程，還有前面未知的探索。


通過上面的內容我們不難發現數據分析中的思維是非常重要的，大家在進行數據分析的時候一定要注意好數據分析的思維方式，由于篇幅原因，小編不能夠為大家解答數據分析的現狀了，在此請大家見諒。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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