常见的数据分析思维包括哪些

I、数据分析的思维方法有哪些

数据分析的思维方法主要包括分类思维、趋势思维、对比思维和象限思维。
分类思维是将大量混乱无序的数据进行分类，从而找出其中的规律和联系。 例如，在分析一家电商平台的销售数据时，可以按照商品类型、销售地区、客户群体等维度进行分类，以便更清晰地了解哪些商品最受欢迎，哪些地区的销售额最高，哪些客户群体的购买力最强。
趋势思维是通过分析数据随时间的变化趋势，来预测未来的发展方向。 这种思维方式在商业分析中尤为重要。 比如，通过分析过去几年的销售额数据，可以销售额是否呈现增或下降趋势，从而预测未来场的走向，并据此定销售策略。
对比思维是通过对比不同数据集之间的差异，来揭示数据背后的规律和特征。 比如，在场营销中，可以通过对比不同广告渠道的转化率，来找出最有效的推广方式。 或者，在产品质量控中，可以通过对比不同批次产品的合格率，来找出生产过程中的问题所在。
象限思维则是一种将数据进行二维分类的思维方法，有助于我们更全面地理解数据。 例如，在力资源管理中，可以根据员工的工作绩效和工作态度，将员工划分为四个象限：高绩效高态度、高绩效低态度、低绩效高态度和低绩效低态度。 这样，管理者就可以对不同象限的员工采取不同的管理策略，以提高整体的工作效率和员工满意度。
综上所述，数据分析的思维方法多种多样，应根据具体的数据类型和分析目的选择合适的方法。 这些思维方法不仅可以帮助我们从海量数据中提炼出有价值的信息，还可以指导我们做出更明智的决策。

II、大数据分析需要哪些思维？

一：逻辑思维
这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。
二：上切思维
在大数据分析过程中，要站在决策层的层面去考虑数据分析，上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度，数据分析不仅仅是关系到数据部门，还关系到业务部门等其他部门，大数据分析过程中，上切思维的关键就是要建立更加全的眼和目标，完整的进行数据分析。
三：下切思维
数据的分析结果是为解决问题存在的，要通过数据的结果来看到问题的所在，这就需要在大数据分析的过程中，需要将过程进行细分，知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等，就是一个向下更加细分的过程。
四：求异思维
面对大数据分析过程中接触到的大量的数据，对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里，对于这些相似的数据，我们需要看到数据在哪些地方有不同，对不同的个体进行理解和分析，例如公司的员工，每一个都有自己的个性，怎么让他们增加工作的情，更好的为实现公司的目标服务，如何帮助他们进行问题的分析。
五：抽离思维
俗话说旁观者清，在进行大数据分析的过程中，换一个角度，从旁观者来考虑问题，在看数据的时候就会有不同的想法，纷繁复杂的大数据，面对她们的时候，分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理，在碰到牛角尖的时候不要钻进去，而是抽离出来，利用更多角度去看待这些问题，才有使大数据工作更加高效。
六：换位思维
这也是我们在日常比较经常接触的名词之一，站在当事的角度去看待数据分析，例如站在业务员的角度去看待数据分析，你才会了解业务部门需要的是什么，大数据分析更好的为解决问题服务。