1. .大數據時代應具備怎樣的思維方式呢
在大數據時代，我們需要具備以下思維方式：
1. 數據驅動思維：大數據時代的決策和判斷應該基於數據和事實，而不是憑空臆測或主觀猜測。數據驅動思維要求我們學會收集、分析和解讀大量的數據，從中發現模式、規律和趨勢，以支持正確的決策。
2. 綜合思維：大數據時代的信息量龐大，來自多個領域和來源，我們需要具備綜合思維的能力，將各種不同的數據點、觀點和信息整合在一起，形成全面的認識和理解。
3. 創新思維：大數據時代帶來了前所未有的機遇和挑戰，我們需要擁抱創新思維，不斷尋找新的方法、技術和工具來應對變化和解決問題。創新思維要求我們勇於嘗試新的想法和方法，並且具備靈活適應和調整的能力。
4. 預測思維：大數據可以幫助我們發現趨勢和預測未來的變化，因此預測思維在大數據時代非常重要。我們需要通過數據分析和模型建立來預測可能的結果和走勢，以便做出更加准確的決策和規劃。
5. 值觀思維：在大數據時代，我們需要思考數據的背後意義和價值。只有將數據與人文關懷、倫理價值相結合，才能夠更好地應用大數據，並且避免數據濫用或產生負面影響。
通過具備以上思維方式，我們可以更好地利用大數據來解決問題、創造價值，並且應對大數據時代帶來的各種挑戰。
2. 數據分析的五大思維方式
數據分析的五大思維方式
發現很多朋友不會處理數據，這個過程叫做數據清洗，中間可能涉及到編程，分析人員是應該學點編程的，後面抽時間給大家介紹一下，今天不講這個。
今天要講數據分析的五大思維方式。
首先，我們要知道，什麼叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程，就是數據分析。數據本身並沒有什麼價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。
然而，我們還要搞清楚數據分析的目的是什麼?
目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。
那麼，在這個從數據到信息的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。(本文用到的指標和維度是同一個意思)
第一大思維【對照】
【對照】俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。
圖a毫無感覺
圖b經過跟昨天的成交量對比，就會發現，今天跟昨天實則差了一大截。
這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據後，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等於無法從數據中讀取有用的信息。
第二大思維【拆分】
分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見「拆分」一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分後，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友並沒有弄清楚，拆分是怎麼用的。
我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比後發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候，【拆分】就閃亮登場了。
大家看下面一個場景。
運營小美，經過對比店鋪的數據，發現今天的銷售額只有昨天的50%，這個時候，我們再怎麼對比銷售額這個維度，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解，拆分指標。
銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等於訪客數*轉化率。
詳見圖c和圖d
圖c是一個指標公式的拆解
圖b是對流量的組成成分做的簡單分解(還可以分很細很全)
拆分後的結果，相對於拆分前會清晰許多，便於分析，找細節。可見，拆分是分析人員必備的思維之一。
第三大思維【降維】
是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表
這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.
成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。
另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到【降維】的目的。
第四大思維【增維】
增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。
我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。
【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解後，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。
第五大思維【假說】
當我們拿不準未來的時候，或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】，假說是統計學的專業名詞吧，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那麼我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然後運用逆向思維。
從結果到原因，要有怎麼樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那麼，我們可以知道，現在滿足了多少因，還需要多少因。如果是多選的情況下，我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑(決策)
當然，【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬(行空)，除了結果可以假設，過程也是可以被假設的。
我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。
順帶給大家講講三大數據類型。這個屬於偷換概念，其實就是時間序列的細分，不是真正意義上的數據類型，但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】
第一大數據類型【過去】
【過去】的數據指歷史數據，已經發生過的數據。
作用：用於總結丶對照和提煉知識
如：歷史店鋪運營數據，退款數據，訂單數據
第二大數據類型【現在】
【現在】的概念比較模糊，當天，當月，今年這些都可以是現在的數據，看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位，那麼，今天的數據，就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較，才可以知道現在自己是在哪個位置，單有現在的數據，是沒什麼用處的。
作用：用於了解現況，發現問題
如：當天的店鋪數據
第三大數據類型【未來】
【未來】的數據指未發生的數據，通過預測得到。比如我們做得規劃，預算等，這些就是在時間點上還沒有到，但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據，預測沒有100%，總是有點兒出入的。
作用：用於預測
如：店鋪規劃，銷售計劃
三種數據是單向流動的，未來終究會變成現在，直到變成過去。
他人我不知道，但我自己非常喜歡把數據往坐標軸上面放，按時間段一劃分，每個數據的作用就非常清晰。
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