有朋友私信我怎麼樣才能提升自己的數據分析思維、分析能力呢？這個問題比較難回答，是一個很系統性的問題。對于這種很系統性的問題，我們往往就要找到一個切入點進行切入回答，再逐步形成互相有邏輯關聯的框架，最後沿着這個框架去拓寬或者鑿深，形成一個體系化、系統化的回答，這是一種思維方式。

我今天就用這種思維方式來回答這個問題。

首先，切入點在哪裡呢，就是分析思維，不管是業務分析思維、數據分析思維，首先落腳點在分析思維這裡。

每個人都具備分析問題的能力，每個人的分析思維水平也各不相同。分析思維水平高的人不管是做業務分析還是數據分析，隻要想做都會比一般的人要強。

所以，提升數據分析思維的前提是提升分析思維水平。

第一是看問題的深度。第二是看問題的寬度。第三是在這個深度和寬度構成的空間裡能夠通過一些細微的線索找到事物與事物之間的關系。第四還能夠總結成規律、形成結論、舉一反三、觸類旁通。

這就需要個人具備很強的好奇心、積極主動的思考力、大膽的假設性和驗證。所以如果一個人，平時對一件事情或者工作、業務本身就沒有什麼好奇心，自身的雷達平時就關着，沒有這種探索的欲望，雷達輻射的面就一定很小，不管看什麼問題寬度永遠是不夠的。

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做事情不願意動腦筋深入的思考，花時間去思考，看問題的深度自然也就不夠。看問題缺乏寬度、缺乏深度，就更不用說在一個空間裡去思考事物之間的關系。最後也就更談不上形成規律總結的能力、舉一反三、觸類旁通。

所以，看一個人數據分析思維、分析水平強不強，其實根本就不用看TA懂不懂數據，就看TA平時對事物的思考和分析能力就夠了。

既然分析思維這麼重要，那麼該怎麼判斷有沒有分析思維，這種能力怎麼驗證呢？非常簡單。比如給兩個人同時布置一下任務，研究一下軍工行業。付出時間多的人、進行過深度思考的人，就一定能跟你講清楚軍工行業大概是一個什麼情況，上下遊産業鍊特征，國防軍費支出跟軍工行業的關系，發展趨勢等等，這個雷達面非常的廣。

如果是沒有付出時間的人，沒有進行過深度思考的人講不出太多東西，往往會說沒有思路。沒有思路等于懶惰，實際上是沒有好奇心，也不願意動腦筋深度思考。這樣的人分析思維層次一定不會高，所以即使去做數據分析，能力也不會強到哪裡去。

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所以，我的這個邏輯就是培養數據分析思維的前提是培養分析思維的能力，培養分析思維的能力實際上就是培養思考力的過程，而培養思考力沒有什麼捷徑，單純就是就是勤思考、好奇心、專注。大家看，這個就回到了一個人基本的能力素養塑造過程了。

這也就是為什麼有的人即使沒有做過數據分析，但我認為隻要去做了一定也可以做的好，因為他們有這個思考力，具備基本的分析思維能力，隻需要進入到數據這個領域給他們時間和機會就可以了。有的人即使在從事數據分析，但也不見得就可以做好，因為TA對事物沒有好奇心，也沒有太深的思考力。

再講下數據分析思維，就是數據與分析思維的結合，在分析問題、思考問題的時候不僅僅是依靠自己的經驗、思考力，而是輔助、結合數據去幫助自己更加嚴謹的思考、判斷和驗證自己的一些想法。

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為了提升這種效率，就會學習和掌握一定的數據知識，與數據分析相關的技術或者工具，比如數據庫的SQL操作能力，EXCEL、BI自助分析工具等等，通過這些技術或者工具可以大幅提升自己的工作效率，借助可視化分析更高效率的去設計分析場景，假設一些分析結論，再通過數據去驗證分析場景，總結形成規律、舉一反三。

在這個過程中為了把數據理解的更加透徹，就會深入的學習和了解相關的業務知識、行業知識，就把數據賦予了業務含義和業務價值。有分析思維、懂數據、有數據技術和工具使用能力，再加上業務背景知識，數據分析想不做好都難。

此外，在講到數據分析思維的時候，數據敏感度是一個被經常提起的詞彙。數據敏感度是什麼？一定是天天看數據、天天研究數據、天天琢磨數據以及數據和數據、數據和業務的關系，你天天在研究它，敏感度自然就上來了。就跟炒股一樣，你天天研究它，哪裡有點風吹草動，你立馬就會有反應，變得很敏感了。數據也是一樣的，研究多了，敏感度自然就上來了。

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所以，很多人經常會問題如何提升什麼方面、什麼方面的能力，我個人覺得更多的還是要看到這些能力背後的構成，是什麼決定了這些能力的高度，把這些基礎性的點給弄清楚弄明白了，才會知道是什麼制約了你的能力成長，也才會知道從哪裡下功夫。看問題不能隻看表面，要看到本質。

好的，今天的分享就到這裡，後續還會持續分享數據分析、數字化轉型、數據可視化、商業智能BI等知識，喜歡我們内容的朋友，歡迎關注點贊收藏支持，非常感謝大家。

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