【摘要】在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲数据分析师需要的思维模式的问题。

数据分析师方向,很多读数学、统计学、计算机专业的会选这个方向,终极目标都是成为数据中心的负责人。中间有两条分叉,一条是从数据分析师到数据产品经理,主要是结合了数据分析和产品经理的能力。一条是数据挖掘方向,这条路线要求比较高,当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想,但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的,首先要练就以下十种数据分析师需要的思维模式。

1、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,要细致和慎密,要清楚充分性和必要性的关系。

2、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,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。

3、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,需要我们下切思维,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。

4、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，因为客观也是数据分析师需要的思维模式中最核心的东西。

5、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。

6、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。

7、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。

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