数据分析师的思维

　　前两天和一个刚刚调入公安系统的同学聊天，无意中聊到数据在公安系统里能干啥?大数据在公安系统里如何提高办案效率节省人力等等?我停了5秒钟，我说能做很多。

　　“比如说，你把最近五年报案的案发地统计出来，对于案件高发地点、高发时间统一协调警力安排。对于高危建筑物(易失火)做重点标识，重点巡查。很多案件都可以利用大数据得到落地执行，正好你进入公安系统了，你不妨考虑考虑。事先声明，我就是一时间想起来了，没有说让你给项目做，没别的意思和想法哦。”我急忙补充。

　　我见他没有什么反馈，我又说，公安系统内部融通很重要，需要户籍、治安、监察等部门数据打通，未来还可以打通工商、医院、殡仪、民政、税务等。绝对立马增加税收、查堵漏洞、减少稀奇古怪的证明、更加便民，你看看多好。

　　老同学触动很大，连说谢谢，我自己结束交流后陷入深深的反思，为什么自己对完全陌生的领域可以套入数据的概念和方法侃侃而谈呢?自己从事数据分析这些年，究竟什么是自己执业的生命力?反复思考，答案是—数据分析师的思维。作为一名合格数据分析师，除了掌握方法论、分析模型、分析工具外，更要具备融入血液、条件反射般的分析思维。

　　数据分析师应该具备哪些思维?

　　一、逻辑思维

　　逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和缜密思维，要清楚充分性和必要性的关系。实际上也就是指：你需要哪些数据?如何获得这些数据?数据分析之间的关系如何?

　　应避开最致命的陷阱—为了用上数据而强凑证据。很多刚入行的分析是沉迷于很炫的气泡图、雷达图等数据展现方式，忽略了自身研究或者报告的内在逻辑性，舍本求末，适得其反。

　　二、向上思维

　　在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段(年、季度、月、周)来看,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢?也许向上思维能让你更明白方向。该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。

　　一叶障目是研究员最容易忽略的问题，往往纠结于企业并不看重的细节点上，忽略了对整个行业、市场有建树的分析。

　　三、下切思维

　　数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们剖析因果原因，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。此时关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。也就是说那些数据需要分解分析?

　　这也如同显微镜原理，宏观展现趋势和结果，微观呈现细节和原因，娓娓道来，条理清晰。

　　四、求同思维

　　当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。

　　实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题?是否有规律可行?找规律是分析师从初级向更高级别成长的必经阶段，找出数据背后蕴含的规律性问题，做出分析和预测，这是企业做规划最需要的部分。

　　五、求异思维

　　每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方。 这就需要对实际情况的了解，对日常情况的积累，对个体情况的了解，对个体主观因素的分析。正如：你了解你的下属员工吗?如何帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。

　　六、抽离思维

　　当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己的价值，同时深受情绪困扰。这时，你用用抽离思维更加能够帮助到你。关键是要用多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发散性思维。比如说：你的学习能力和方法有效吗?

　　七、联合思维

　　很多销售数据，需要我们能站在当事人的角度去思考和分析，这样你才会理解人、事、物。关键在与多了解当事人的情况，学会换位思考。比如：你了解你周边的情况吗?你了解你周围的人吗?

　　八、离开思维

　　通过数据分析，你发现你处在一个不太有利的地位，那么，此时，你就要有离开思维去替你想办法，离开困境。 关键是学会自我调节，自我放松。 实际情况如：遇到难解的结，你怎么办?

　　九、接近思维

　　怎样达成目标，实现销售增长，这时候你需要接近思维来帮助你。 关键是多接触你要解决的问题，花时间分析，你要的是方案，不是问题。实际情况如：你在做选择题还是问答题?责任点在哪?

　　十、理解层次

　　问题发现是第一步，要怎样分析问题，找到真正的原因，那么熟练的运用理解层次。 关键是：你需要熟悉客观环境，员工的能力、行为的规律、他需要什么?实际情况如：你能够分析到哪一步?

　　数据分析师来说是个易学难精的行业，我们经常说研究人员缺乏数据敏感度，其症结就是没有把数据分析的思维灵活应用，举一反三，再比如说，通过一组数据我们发现超市生鲜的销售情况与往年同比出现异常上升的情况，通过这组数据说明什么?超市生鲜生意同比上升→生鲜生意好做→消费者自己做饭增多→消费者外出就餐减少→餐馆生意难做→整体经济疲软。当然，链条上的任何环节都需要其他数据进行充分性论证，但合格的研究员必须具备上述所说的十种思维模式，不要仅仅把工作中的分析对象和工作环境中的时间当成自己分析的全部，而要在日常的工作生活中锻炼自己的思维，活学活用，发散思考，希望能对大家有所启发。