数据分析的学习过程中，除了学知识、学技术，还一定要学思维，多方面结合起来，才能让你的数据分析学习事半功倍，从一名菜鸟数据分析师成长为高阶数据分析师。
为什么要学数据分析思维
可以说在数据分析中最重要的就是数据思维，对于业务场景中常见的问题，只要有分析问题的思路��方法，无论用什么工具都可以得到结果，所以说数据思维是数据分析工作的核心指导思想。
也就是说数据分析不在于你掌握了多少先进的软件工具，也不在于你拥有多么高智商的头脑，而是要靠更大视野、更宽角度和更具有���辑性的思维。
怎样学
因为思维是一个很抽象的东西，所以最有效的办法是学习一些数据分析的思维定式，作为框架式的指引，它们可以在一些通用的分析场景下快速运用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。下面是三个常用的数据分析思维定式：
一、对比思维
对比思维是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。
对比主要分为以下几种：
横切对比：根据细分中的横切维度进行对比，如城市和品类。
纵切对比：与细分中的纵切维护进行对比，如漏斗不同阶段的转化率。
目标对比：常见目标管理，如完成率等。
时间对比：日环比、周月同比；7天滑动平均值对比，7天内极值对比。
二、指标思维
指标就是用来定义、评价和衡量业务的一个标准。
我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平，如果不能描述客观事实，那么信息在沟通过程中很容易变形。
如果开会的时候说：“本月的销售额大幅下降”这样的观点，不同的人会有不同的理解，有些人会觉得下降20%以上叫大幅下降，有些人觉得下降10%就叫大幅。所以这时候就需要用到指标思维。
如果换一种表达方式，去掉“大幅”，也就是用具体的指标代替“大幅”这样主观性的衡量词。
注意：关于具体的数据指标体系的文章可以看这一篇
https://zhuanlan.zhihu.com/p/538824687
三、维度思维
维度思维主要是通过对数据的切割，分成多个维度，通过立方体的形式进行数据展示。维度就是观察数据的角度，比如时间是一种角度、地区是一种角度、产品也是一种角度。有了维度之后，就可以通过不同的维度组合，形成数据模型。具体的分析操作步骤如下：
钻取：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过2018年华为的总销售数据进行钻取来查看各个手机型号的销售数据。
上卷：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合。如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。
切片：选择在维中特定的值进行分析，比如只选择苹果手机的销售数据，或2017年的手机销售数据。
切块：选择维中特定区间的数据进行分析，比如选择2016年至2017年的销售数据。
旋转：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。
当然，仅仅掌握这三种常见的数据分析思维定式肯定是不够的，你还需要通过不断的练习和行动来锻炼自己的数据分析思维能力，只要坚持下去，且每天都有进步，相信你很快就能成为一名合格的数据分析师啦。
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