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數據分析師必需具備的10種分析思維
2014-10-31
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數據分析師必需具備的10種分析思維
一、邏輯思維
         數據分析師邏輯思維即明白價值鏈，明白各項數據中的關系; 該方法的關鍵在于明白其中的關系要求你對這項工作要了解、熟悉，要細致和慎密，要清楚充分性和必要性的關系。 實際上也就是指：數據分析師需要那些數據?數據分析師如何獲得這些數據?數據之間的關系如何?
二、向上思維
        在看完數據之后，要站在更高的角度去看這些數據，站在更高的位置上，從更長遠的觀點來看，從組織、公司的角度來看，從更長的時間段（年、季度、月、周）來看,從全局來看，你會怎樣理解這些意義呢？也許向上思維能讓你更明白方向。 該思維方法的關鍵是：建立長遠目標、全局觀念、整體概念、完整地分析數據，不做井底之蛙。
三、下切思維
        數據是一個過程的結果反映，怎樣通過看數據找到更多的原因以及隱藏在現象背后的真相，需要我們數據分析師下切思維，把事物切細了分析，把過程拆分細了分析。此時 關鍵是要知道數據的構成、分解數據的手段、對分解后的數據的重要程度的了解。也就是說那些數據需要分解分析？這也如同 顯微鏡原理
四、求同思維
        當一堆數據擺在我們面前時，表現出各異的形態，然而我們數據分析師卻要在種種的表象背后，找出其有共同規律的特點。 關鍵是找到共性的東西進行分析，還要客觀。 實際上就如同：現在的整體數據表現出什么問題？是否有規律可行？
 
五、求異思維
        每一個數據都有相似之處，同時，我們數據分析師也要看到他們不同的地方，特殊的地方 。這就需要對實際情況的了解，對日常情況的積累，對個體情況的了解，對個體主觀因素的分析。 正如：你了解你的下屬員工嗎？如何幫助她們分析問題，從自身找到解決方案。
六、抽離思維
       當你從一個旁觀者的角度不思考看待數據時，你往往能發現那些經常讓我們迷失方向的細枝末節并沒有太多的意義，我們迷失方向，忘記了自己的價值，同時深受情緒困擾。這時，你用用抽離思維更加能夠幫助到你。 關鍵是要用多種分析方法，多角度看問題，不要鉆牛角尖，多學習別人的好方法，學會集思廣益，發散性思維。比如說：你的學習能力和方法有效嗎？
七、聯合思維
        很多銷售數據，需要我們能站在當事人的角度去思考和分析，這樣你才會理解人、事、物。 關鍵在與多了解當事人的情況，學會換位思考。 比如：你了解你周邊的情況嗎？你了解你周圍的人嗎？
八、離開思維
        通過，數據分析，你發現你處在一個不太有利的地位，那么，此時，你就要有離開思維去替你想辦法，離開困境 。 關鍵是學會自我調節，自我放松。 實際情況如：遇到難解的結，你怎么辦？
九、接近思維
        怎樣達成目標，實現銷售增長，這時候你需要接近思維來幫助你 。 關鍵是多接觸你要解決的問題，花時間分析，你要的是方案，不是問題。 實際情況如：你在做選擇題還是問答題？責任點在哪？
十、理解層次
        問題發現是第一步，要怎樣分析問題，找到真正的原因，那么熟練的運用理解層次 。關鍵是：你需要熟悉客觀環境，員工的能力、行為的規律、他需要什么？實際情況如：你能夠分析到哪一步？數據分析師培訓


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