数据需要一套好的思维去驱动才能变得有价值。那么应该如何培养数据分析思维？首先了解什么是数据分析、数据分析思维以及如何培养数据分析思维。
数据分析
数据分析是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，将它们加以汇总和理解并消化，从而找出所研究对象的内在规律的过程。数据分析是为了提取有用信息和形成结论，最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析思维
数据分析思维，即分析思维的引申应用。数据分析思维的基础准则是，用数据证明。因为不管思考方式如何优秀，都需要数据佐证和证明。分析思维是一种结构化的体现。数据分析思维最难的地方其实是对业务逻辑的理解，理解了业务逻辑才有分析的思路，才知道该怎么去分析。
有哪些数据分析思维
本文总结了8种数据分析思维：细分思维、对比思维、相关思维、溯源思维、逆向思维、假设思维、归纳思维、演绎思维。
1、细分思维
细分无处不在，大到宇宙，小到原子核。
例如，某公司开展了某种营销活动，但是，并没有达到预期的销售额。这个时候就可以利用细分思维，将活动细分为一个个环节，然后，分析哪个环节有缺陷导致销售额未达到预期效果。从而解决问题，达到优化商业策略的目的。
以上例子就是把整体活动细分为具体的环节。在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的MECE分析法本质上都属于细分思维。
2、对比思维
对比通常有两个方向，一个纵向，是指不同时间的对比。一个是横向，是指与同类相比。
比如某相同地区的两家企业，通过对比业绩发现，企业A比企业B绩效好，那么就可以通过对比思维分析出企业B绩效差的原因，从而采取相应措施来提升业绩；或者相同企业本月业绩相比上月业绩较低，也可运用对比思维分析，找出问题，然后解决问题。
3、相关思维
相关思维是大数据时代的核心，建立在相关分析的基础上。
啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。经过调查和分析发现，在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
4、溯源思维
溯源思维指追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。
5、逆向思维
根据数据结果，分析可能产生这些结果的原因会是什么即逆向思维。
6、假设思维
当没有足够的数据和证据来证明某件事的时候，我们可以先大胆假设，然后再小心求证，验证假设是否成立。
7、归纳思维
归纳的过程是从个别到整体。数据分析的过程，往往是先接触到个别事物，而后进行归纳总结，推及一般，再进行演绎推理，从一般推及个别，如此循环往复，不断积累经验。
8、演绎思维
与归纳思维相反，演绎思维的方向是由一般到个别，也就是说，演绎的前提是一般性的抽象知识，而结论是个别性的具体知识。演绎的主要形式是「三段论」，由大前提、小前提、结论三部分组成。以物理学上一个常识为例，大前提：金属能导电；小前提：铜是金属；结论：铜能导电。
如何培养数据分析思维
所有的数据分析思维都是为了让我们找到正确的方向，在进行数据分析之前要明确此次数据分析的目的，帮助我们找到短平快的解决方式。
建立具体指标体系，让指标发挥出数据的价值。用指标来进行业务描述，能更好的了解业务，推动业务的增长。
数据证明是数据分析的最直接体现，它依托于数据导向型的思维，大数据时代，要用数据来说话。
