如何进行数据分析思维的训练

思维能力的训练是一种有目的、有计划、有系统的教育活动。对它的作用不可轻估。人的天性对思维能力具有影响力，但后天的教育与训练对思维能力的影响更大、更深。许多研究成果表明，后天环境能在很大程度上造就一个新人。思维能力的训练主要目的是改善思维品质，提高学生的思维能力，只要能实际训练中把握住思维品质，进行有的放矢的努力，就能顺利地卓有成效地坚持下去。思维并非神秘之物，尽管看不见，摸不着，来无影，去无踪，但它却是实实在在，有特点、有品质的普遍心理现象。（1）推陈出新训练法当看到、听到或者接触到一件事情、一种事物时，应当尽可能赋予它们的新的性质，摆脱旧有方法束缚，运用新观点、新方法、新结论，反映出独创性，按照这个思路对学生进行思维方法训练，往往能收到推陈出新的结果。（2）聚合抽象训练法把所有感知到的对象依据一定的标准“聚合”起来，显示出它们的共性和本质，这能增强学生的创造性思维活动。这个训练方法首先要对感知材料形成总体轮廓认识，从感觉上发现十分突出的特点；其次要从感觉到共性问题中肢解分析，形成若干分析群，进而抽象出本质特征；再次，要对抽象出来的事物本质进行概括性描述，最后形成具有指导意义的理性成果。（3）循序渐进训练法这个训练法对学生的思维很有裨益，能增强领导者的分析思维能力和预见能力，能够保证领导者事先对某个设想进行严密的思考，在思维上借助于逻辑推理的形式，把结果推导出来。（4）生疑提问训练法此训练法是对事物或过去一直被人认为是正确的东西或某种固定的思考模式敢于并且善于或提出新观点和新建议，并能运用各种证据，证明新结论的正确性。这也标志着一个学生创新能力的高低。训练方法是：首先，每当观察到一件事物或现象时，无论是初次还是多次接触，都要问“为什么”，并且养成习惯；其次，每当遇到工作中的问题时，尽可能地寻求自身运动的规律性，或从不同角度、不同方向变换观察同一问题，以免被知觉假象所迷惑。（5）集思广益训练法此训练法是一个组织起来的团体中，借助思维大家彼此交流，集中众多人的集体智慧，广泛吸收有益意见，从而达到思维能力的提高。此法有利于研究成果的形成，还具有潜在的培养学生的研究能力的作用。因为，当一些富个性的学生聚集在一起，由于各人的起点、观察问题角度不同，研究方式、分析问题的水平的不同，产生种种不同观点和解决问题的法。通过比较、对照、切磋，这之间就会有意无意地学习到对方思考问题的方法，从而使自己的思维能力得到潜移默化的改进。希望能帮到你

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你要很实际地去了解整个行业对应的数据分析职位的需求是什么，这样你才会对自己应该掌握的知识架构有初步的了解，只有构建了明确的知识框架体系，你的思维才会融会贯通，乐于接受和学习。一般来说，企业对技能需求如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；
会用脚本语言进行数据分析，Python or R；
有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；
按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的次序来实现一个数据分析师的学成之旅，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。
1.需要获取外部数据的分析师：
python基础知识
python爬虫
SQL语言
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib
2.不需要获取外部数据的分析师：
SQL语言
python基础知识
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib

做数据分析前先必须要建立思维习惯。基础知识是硬件，思维是软件，工具是加速器！接下来远韬科技要介绍的10种数据分析思维可能不会瞬间帮助你升级思维，但一定会在你做数据分析时带给你一些灵感和不同的思考角度。
一.逻辑思维
明白价值链，明白各项数据中的关系。
二.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，从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？也许向上思维能让你更明白方向。
三.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。
四.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。
五.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 。
六.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，你用抽离思维更加能够帮助到你。
七.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。
八.离开思维
通过，数据分析，你发现你处在一个不太有利的地位，那么，此时，你就要有离开思维去替你想办法，离开困境。
九.接近思维
怎样达成目标，实现销售增长，这时候你需要接近思维来帮助你 。
十.理解层次
问题发现是第一步，要怎样分析问题，找到真正的原因，那么熟练的运用理解层次 。