很多人掌握了大量的数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。
面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑，单单会工具和技能是不够的，还必须拥有数据分析思维。
数据思维决定了你如何思考问题，如何搭配这些分析方法，如何得出结论，如何确定问题。
那么究竟什么是分析思维呢？
1、说事实，而不是观点
数据分析师第一个要训练的思维方式便是：只说事实，不说观点。
事实和观点这两个名词看起来区别很大。但实际上在生活中我们经常会将两者混淆。只有分清楚观点和事实才有继续分析的可能性。因为观点的沟通会出现误差，而事实则不会。
2、用客观标准代替主观判断
但是单纯只有数据，对业务问题的分析没有什么帮助，毕竟我们得知道这个数据到底带来了哪些业务信息，所以最后事实还是要归纳成“观点”。
想要解读出观点，我们需要先找到一个标准。这样得出的结论全都是客观的。
3、不预设立场
人们总是习惯于通过自己的现存经验和知识去判断未知事物，在数据分析的场景下，我们需要尽可能地找出真实原因。
数据分析部门一般独立于业务部门之外，这样可以确保数据分析师没有业绩压力，分析具有独立性。因为数据分析的独立性，所以最终问题究竟是在产品上、运营上或者市场上，数据分析师不会有明显的偏向，只认客观数据。
好的数据分析师，能够根据客观数据，随时抛弃旧的假设，并建立新的假设。
抛弃固有的思维定式，这是非常反人性的，这也是为什么说数据分析需要专业训练的原因。
4、演绎而不是归纳
逻辑思维方法分为归纳法和演绎法。
归纳法是从特殊到一般的推理，是从结果找原因的方法。也就是说，通过观察很多个别事物的特殊性，然后概括出同类事物的特征。
但是我们一般不可能观察到这个事物的所有样本。所以归纳法得出的结论是不确定正确性的。
演绎法是从一般到特殊的推理，是从原因找结果的方法。
经过演绎法推理的结论才是合理的，而且我们通过深挖找出了内部的原因，这才是业务人员想要知道的。数据分析的价值就体现在这里。
5、找出背后的逻辑
数据分析师是需要大量的逻辑思维训练，但我们自己做好还不够，我们的工作必需和业务方沟通，帮助他们解决实际的业务问题。
但是很多业务人员没有考虑清楚就跑来沟通，他们的需求可能充满了逻辑问题，这时我们就需要帮对方理清思路，找出对方表述背后的逻辑。
很多人想要数据分析速成，他们认为“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好数据分析。
分析工具、分析方法等技能确实可以速成，但是数据分析的能力不是自然理性能够驾驭的。
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