数据分析必知的 9 种思维，通俗理解！

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Python与算法社区

2020/11/15 21:36

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学习数据分析，主要学三方面，一思维，二工具，三实践，千万不要忽视思维方法的学习，尤其是前人总结下来的宝贵经验。

本文讲述的9种数据分析思维

今天在学习数据分析工具前，先来了解一些常见数据分析思维。数据分析第一件要弄清的事情：分清什么是事实，什么是观点

事实是无可争议的，人人都认同的，因为它真实的发生了，存在在那里；而观点是因人而异的，你说某棵树高，但在别人眼里这棵树却是矮的；你觉得股市最近不好，但是有些股民却认为股市行情不错。

那么，什么是事实？事实和观点其实很容易混淆。股市下跌了，这是事实，还是观点呢？根据上面讨论，这是观点，不是事实，小明认为下跌了，很可能是高点买入的，而小红从低点买入，从买入日到现在，她买的股票整体上涨，所以她认为股市整体是上行的。

从前三个交易日到现在，股市下跌了。这还不算是事实，因为衡量股市的指数有多个，可能上证指数下跌了，创业板指数前三个交易日确实上涨的。所以，这依然不是事实，存在不同观点。从前三个交易日到现在，A股指数下跌了。这是一个事实。只有分辨出事实，并基于事实，做出的分析才可靠。相反，基于观点，盲目采取行动，不可靠。

数据分析第二个要养成的思维：牢记比较的标准。没有一个标准，就无从谈起是升是降，买贵还是买便宜。购买某个商品后，过几天再去看价格下降10元，一定买贵了吗？未必！这里有一个比较标准问题，下降10元要看与哪个价钱相比下降了。如果忽略判断或比较标准，立即去做决策，是不明智的。因此，要牢记比较标准。

除了以上两点，要学会一些数据分析的常见思维方法。例如，对比分析，小明这次考试与上次考试比较，与其他同学比较，这类分析是对比思维；

小明本次考试排名靠后，原因是最近上课老走神，老迟到，这是溯源思维；

小明本次考试总分由数学、物理、化学、英语、地理组成，其中数理化三科不够理想，确定后面要加强提升数理化，这是细分思维；

经过多次考试，小明还分析出，自己的数学不太好，导致物理的很多公式推导总是出错，因此物理成绩好坏和数学紧密相关，这是相关思维；

小明想要提高数学成绩，他拟定提分计划，并假定这个计划应该是完美的，能够提升数学成绩。经过后面几次考试验证，果然数学成绩得到很大提升，这是假设思维。

一般地，语言天赋强，英语成绩就会很棒。而英语又是一门语言，所以可以断定语言天赋强的小明，英语成绩会很棒。这是演绎思维，又称三段论，包括大前提(语言天赋强，英语成绩就会很棒)，小前提(英语又是一门语言)，结论(语言天赋强的小明，英语成绩会很棒)。

小明语言天赋强英语成绩好，小红语言天赋强英语成绩好，小芳语言表达强英语成绩好，还有更多个体，所以语言天赋强，英语成绩往往会好，这是归纳思维。

以上就是，数据分析常用的9个注意事项和分析方法，不仅适用于数据分析，实际上能应用到其他领域，我们的日常生活中。

《end》

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