數據分析思維九段路線
1. 初段：目標思維
做數據分析，首先要一定明確目標，以終為始。
只有明確目標，才不會迷失方向，就像導航軟件，如果沒有設置目的地，那么它是沒法告訴你路線圖的。
目標思維主要體現在以下 3 個方面：
（1）正確地定義問題
（2）合理地分解問題
（3）抓住關鍵的問題
在不同的發展階段，關鍵問題是不一樣的。
總之，數據分析的目標，就好比槍上的瞄準器，如果沒有瞄準器，槍照樣可以打，但是有了瞄準器，槍才可以打的更準。
2. 二段：對比思維
有人說：沒有對比，就沒有傷害。
在數據分析中，沒有對比，就沒有結論。
常見的對比思維有以下 5 種：
（1）跟目標對比
（2）跟上個月比
（3）跟去年同比
（4）分渠道對比
（5）跟同類對比
數據分析的過程，就是在明確目標之后，通過對比等思維，找到問題的原因，得出分析的結論，提出可行的建議，從而起到幫助決策和指導行動的作用。
3. 三段：細分思維
有人說：不自由，毋寧死。
在數據分析中，細分是數據分析的靈魂，無細分，毋寧死。
常見的細分方法有以下 5 種：
（1）按時間細分
（2）按空間細分
（3）按過程細分
（4）按公式細分
（5）按模型細分
在運用細分思維解決問題的過程中，要做到有的放矢，圍繞數據分析的目標，找到合適的方法，不要像無頭蒼蠅一樣到處亂撞。
當發現數據異常時，嘗試從不同的維度進行細分，這樣既能鍛煉你的數據分析思維，又能加深你對業務的理解。
4. 四段：溯源思維
做數據分析的時候，要多問幾個為什么，追根溯源，在數據源尋找可能隱藏的邏輯關系和解決方案。
如果你經常運用溯源思維，就能提升數據的敏感度，并加深對業務的理解。
5. 五段：相關思維
相關思維，就是尋找變量之間相互關聯的程度。
如果一個變量改變的時候，另一個變量也朝著相同的方向發生變化，那么我們就說這兩個變量之間存在正相關性。
運用相關思維，通常包括以下 3 個步驟：
（1）收集相關數據
（2）繪制散點圖形
（3）計算相關系數
需要注意的是，相關不等于因果。即使兩個變量之間相關，也不代表其中一個變量的改變，是由另一個變量的變化引起的。
6. 六段：假設思維
胡適先生說過：大膽假設，小心求證。
這句話非常適合用在數據分析領域。
大膽假設，就是要打破既有觀念的束縛，掙破舊有思想的牢籠，大膽創新，對未解決的問題提出新的假設。
小心求證，就是基于上面的假設，用一種嚴謹務實的態度，尋找真相，不能有半點馬虎。
運用假設思維，通常包括以下 3 個步驟：
（1）提出假設
（2）統計檢驗
（3）做出判斷
大膽假設并非絕對可靠，但是通過小心求證，我們可以更好地認識世界上的許多現象，從而得出更有價值的分析結論。
7. 七段：逆向思維
到了七段，你已經具備比較豐富的數據分析經驗，此時如果想要進一步有所突破，就得打破常規，具有逆向思維的能力。
常見的逆向思維有以下 5 種：
（1）結構逆向
（2）功能逆向
（3）狀態逆向
（4）原理逆向
（5）方法逆向
理解這些逆向的方法，有助于你打開數據分析的思路，不斷提升自己的可遷移能力，尤其是底層的思維能力，做到以不變應萬變。
8. 八段：演繹思維
演繹思維的方向是由一般到個別，主要形式是「三段論」，由大前提、小前提、結論三部分組成。
運用演繹思維，應該遵循 5 項基本原則：
（1）不要出現第四個概念
（2）中項要能向外延伸
（3）大項和小項都不能擴大
（4）前提都為否，結論不必然
（5）前提有一否，結論必為否
掌握以上基本原則，能幫你建立更加嚴謹的數據分析思維。
9. 九段：歸納思維
歸納思維的方向與演繹正好相反，歸納的過程是從個別到一般。
這個過程，是先接觸到個別事物，然后再進行歸納總結。
常見的歸納方法有以下 5 種：
（1）求同法
（2）求異法
（3）共用法
（4）共變法
（5）剩余法
這些方法是我們獲取新知識的重要途徑，不過需要注意的是，很多案例和故事都說明，有限的觀察并不等于真理。
為了避免以偏概全，我們還要加強歸納思維的訓練，積累更多實戰的經驗，這樣歸納總結出來的結論，才能經得起時間的考驗，才會更有現實意義。
通過歸納總結，得出有價值的分析結論，這既是數據分析的終點，也是數據分析的起點，形成一個正向的循環系統。
最后的話
正確的思維能力，是做好數據分析的必備條件，這也是很多人相對比較欠缺的一種能力。
要想成為一個有洞察力的人，就要多學習、多思考、多總結、多實踐，通過刻意練習，舉一反三，把數據分析的思維，應用到日常的工作和生活中去，逐漸提升自己的數據分析思維能力。
