對數據分析員來說，一開始一定會做一些有趣的分析，但長期做數據分析工作，思維總是會干涸，而對分析思路的尋找卻變得異常痛苦。因此，分析思路直接奠定了數據分析結論的正確性和實用性。所以了解如何尋找數據分析思維是每一位數據分析家必須具備的能力。在業務場景中，我們怎樣才能找到正確的數據分析思路？筆者認為，所謂正確的分析思路，實質上就是站在一定的業務思維邏輯的高度，所以數據分析思路更多的考慮還是數據分析師對業務的理解和眼光。今天就分享5種方法，希望能解答大家有關如何提升數據分析能力的疑惑，提升自己的數據分析思路。

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數據分析能力

數據分析能力提升一：角色扮演

這個方法就是嘗試把自己“扮演”成公司不同的角色，站在他人的視角上來尋找有哪些需要進行數據分析的點。用這種方式能夠找到的數據分析思路往往是對方最需要的，自然也就具有更高的價值。

比如，你可以把自己扮演成公司的銷售、投資人、運營、財務、客戶、供應商等，站在這些視角尋找有哪些有幫助的分析思路。

之前在一家公司，把自己放在銷售的角色上，發現公司對于潛在客戶的收集和分析非常缺失，這樣就影響了整個公司的銷售效果。于是從這個角度出發，專門去相關網站爬取數據，通過地域、規模、員工人數等方面去分析，找出最有可能購買我們服務的潛在客戶。最后這個分析結果得到銷售團隊的極度認可，提升了公司銷售業績。

用這種方法做角色扮演的時候大家一定要盡量貼近角色的日常生活，只有這樣才能發現最有價值的分析思路。

數據分析能力提升二：業務指標

這個是非常常見的分析方法。比如公司這個月的銷售指標下降了，那么你就著手去分析指標下降的原因；同樣，如果指標上升了，也去分析原因。一個公司的指標往往比較標準，比如利潤率，銷售額，客戶增長等等。所以這樣的方法比較通用，也比較簡單。

在分析指標時有一點一定要注意，就是除了分析出原因外，還有就是要給出解決方案。比如分析發現客戶數近期有下降，那么除了給出原因外，還要給出增加客戶數的方法以及這些方法背后的數據模型推理，形成一個完整的故事。

數據分析能力提升三：運用一些現成的模型

大家想好方向之后會遇到一個問題，那就是到底應該從幾個維度用什么樣子的模型來做分析呢？這個時候就體現一名數據分析師的基本功了。其實數據模型中包含了很多對于基礎數據分析的思路，這些思路雖然比較單一，但哪個出彩的思路不是由單一的組合而成呢？

除了熟悉模型外，熟練的掌握數據分析的工具也能很大的幫助數據分析的驗證。數據分析思路是需要打磨的，特別是剛剛產出的分析思路更需要通過數據去驗證和調整。這個時候一個方便快速的數據分析工具會起到很重要的作用。下面就給大家分享一個具體的數據分析思維方法。

數據分析能力提升四：維度分析法

我們先了解一下維度分析法：維度是描述對象的參數，在具體分析中，我們可以把它認為是分析事物的角度。銷量是一種角度、活躍率是一種角度，時間也是一種角度，所以它們都能算維度。

當我們有了維度后，就能夠通過不同的維度組合，形成數據模型。數據模型不是一個高深的概念，它就是一個數據立方體。

數據模型可以從不同的角度和層面來觀察數據，這樣提高了分析的靈活性，滿足不同的分析需求、這個過程叫做OLAP（聯機分析處理）。當然它涉及到更復雜的數據建模和數據倉庫等，我們不用詳細知道。‍

數據模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片。

鉆取就是將維度繼續細分。比如浙江省細分成杭州市、溫州市、寧波市等，2010年一季度變成1月、2月、3月。

上卷則是鉆取的相反概念，將維度聚合，比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度。

切片是選中特定的維度，比如只選上海維度、或者只選2010年一季度維度。

除了Excel、BI、R、Python都能用維度分析法。BI是相對最簡便的。談到維度法，想要強調的是分析的核心思維之一：對比，不同維度的對比，這大概是對新人快速提高的最佳捷徑之一。

總結一下：我們通過業務建立和篩選出指標，將指標作為維度，利用維度進行分析。

這里我想強調，數據分析并不是一個結果，只是過程。還記得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它”這句話嗎？數據分析的最終目的就是增長業務。如果數據分析需要績效指標，一定不會是分析的對錯，而是最終數據提升的結果。

數據分析是需要反饋的，當我分析出某項要素左右業務結果，那么就去驗證它。告訴運營和產品人員，看看改進后的數據怎么樣，一切以結果為準。如果結果并沒有改善，那么就應該反思分析過程了。

       以上就是小編為大家帶來的有關如何提升數據分析能力的全部內容。很顯然在目前的信息時代，借助BI工具，可以讓企業加速融入企業數據分析的趨勢。備受市場認可的軟件其實有很多，選擇時必須要結合實際的情況。一般的情況下，都建議選擇市面上較主流的產品，比較容易達到好的效果。