不少朋友在处理数据时感到困惑，这个过程被称作数据清洗，它可能涉及编程知识，分析师掌握一些编程技能是必要的。不过，今天我们不展开这个话题。

今天要分享的是数据分析的五种独特思维方式。

首先，我们需要明白数据分析的本质。实际上，数据转化为信息的过程就是数据分析。数据本身并不具备价值，价值在于我们从中挖掘出的信息。

然而，我们还需明确数据分析的目标是什么？它是为了解决现实中的问题或满足某种需求。

在这个数据到信息的过程中，必然存在一些固定的思路或思维方式。下面，我将逐一介绍这些思维方式（本文中提到的指标和维度含义相同）。

深入解析数据分析五大核心思维方式

深入解析数据分析五大核心思维方式

**思维方式一：对照**

对照，即对比。单独观察一个数据点往往没有直观感受，只有通过与其他数据点对比，我们才能有所发现。比如，通过对比图a和图b。

图a让人摸不着头脑。

图b与昨天的成交量对比后，我们立刻发现今天的成交量远低于昨天。

这是最基本也是最重要的思维方式，广泛应用于各种场合，如款式测试、店铺数据监控等。如果数据独立，无法进行对比，分析师就无法从中获取有效信息。

**思维方式二：拆分**

“分析”一词本身就包含了拆分和解析的意思，可见拆分在数据分析中的重要性。在分析过程中，当我们需要对某个维度进行深入探讨时，拆分就变得至关重要。

比如，运营小美通过对比发现，今天的销售额仅为昨天的50%。此时，继续对比销售额已无意义，我们需要对销售额进行拆分：销售额=成交用户数*客单价，成交用户数=访客数*转化率。

**思维方式三：降维**

面对众多维度的数据时，我们不可能逐一分析。有关联的指标中，可以选择代表性维度进行分析。例如，成交用户数/访客数=转化率，当存在这种关系时，我们可以通过其他两个维度计算出转化率，从而实现降维。

**思维方式四：增维**

增维与降维相对，当我们现有的维度无法有效解释问题时，就需要对数据进行运算，增加新的指标。例如，搜索指数和宝贝数分别代表需求和竞争，通过计算搜索指数/宝贝数=倍数，我们可以用倍数来表示一个词的竞争度。

**思维方式五：假说**

当我们对未来的情况不确定时，可以运用假说思维。假说是统计学中的专业术语，即假设。当我们面临多种选择或未知结果时，可以先假设一个结果，然后逆向推理，找出导致该结果的原因。

此外，三种数据类型——过去、现在和未来，分别代表历史数据、当前数据和预测数据，它们在数据分析中扮演着不同的角色。通过将数据放在坐标轴上，我们可以更清晰地了解每个数据点的作用。