浅谈数据分析（思维篇）——CDA人工智能学院

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很多人听说过数据分析，从字面上看来就是分析数据，分析数据几个字不是十分容易的，是需要很多技术和思维的，从不同的角度进行数据分析需要的是思维方式和分析方式，那么思维和分析需要注意什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。

一般数据分析的技能是有很多的，但是数据分析师需要很强的思维能力的，一般来说，数据分析技能大同小异，而思维决定高度。技能是可以学习的，但是思维是不可以的，数据分析包括数据运营为了推动业务增长或其他分析目的需要的可能是去发现挖掘更多新知识的，而不是利用固定的数据集或维度去分析。传统数据挖掘一般指的是挖掘信息之间的联系，也就是说有了既定的维度，去挖掘各个维度之间的联系。而我们的挖掘是为了发现可以促进或达成分析目标的拓展维度即新方向。于是有人对此有很多的疑惑，就是数据分析的过程会先根据分析目标来确定数据维度，这不就是发掘维度的过程吗？大多数据分析前的数据需求都有些局限，一般局限都是在自己的实际属性。很多人觉得站在项目或公司的角度分析只需要获取涉及到的范围内已有数据就可以了，数据分析只是去对已有数据的加工处理到产出结果，成为了一个数据后加工过程。

有经验的数据分析师认为，数据分析可以简单的概括为两个层面：第一个层面就是丰富的数据集使分析的道路走得通并且走的远。第二个层面就是大量的数据让结果更精准。我们不管从哪个角度来说，都能够证明挖掘新维度是在扩充数据的丰富度。当数据的丰富度扩充后，就会有新的维度增加，既然有新的维度增加，那就需要去填充数据。而数据填充就需要借助到数据产品经理构建的数据采集产品。所以数据分析不只是数据的后处理过程，还有前面未知的探索。

通过上面的内容我们不难发现数据分析中的思维是非常重要的，大家在进行数据分析的时候一定要注意好数据分析的思维方式，由于篇幅原因，小编不能够为大家解答数据分析的现状了，在此请大家见谅。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

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关键词：数据分析 人工智能 CDA 数据分析的思维方式 数据产品经理