【导语】有同学说数据分析思维就是信息和情报思维，获取更多的信息，了解更多的细节，然后做出合理的推断。我们来看看什么是数据分析思维。
一、数据分析的思路是什么？
以上的口号、目标、手段、工具都不是数据思维，而是数据分析的方面。
我们继续思考：这一切的本质是什么？前方似乎没有路。
幸运的是，我们有一个万能的哲学。我们不得不借用哲学的研究方法：
抽象哲学是根本特征，一切具体的存在和发展都必须遵循抽象规律；一切具体的应用学科都要遵守抽象的哲学原理，但这必须建立在哲学原理的正确性之上。
好了，让我们继续用抽象这个工具来思考。我们来总结，总结再抽象。这就是自下而上的归纳。然后，抽象出来之后，由上而下推导，验证我们思考的结论是否正确。
因为是归纳性的，所以尽量把这些东西都穷尽是个好主意，但是篇幅有限，我们可以选择最有代表性的一个。
首先，我们抽象出各种阿尔勒、RFM、帕累托、四象限等。并获得业务分析模型，该模型使用固化的结构来解释数据表示。
我们对聚类、分类、预测等进行抽象，得到算法模型，用数学公式实现数据的演化。
比较、细分、结构、级数的抽象就是数据分析方法，就是通过技巧找出数据表达的内在含义。
抽象数据图、固定报表、多维分析报表、大屏、A/B测试这些数据分析工具，用来提高我们分析的效率。
我们来抽象一下业务分析模型，算法模型，数据分析方法，数据分析工具等等。这是什么？
有同学瞬间透明：哇，这不是数据分析思维吗？抱歉，我们不需要名字。抽象层之后怎么叫都无所谓。不管你叫它数据分析思维，数据思维，还是莱斯思维。我们真正关心的是，经过一层又一层的抽象之后，这一层的核心含义是什么？
我思考的结果是，无论我们用商业模型来解释数据表达，用数据公式来实现数据进化，用技术来发现数据表达的意义，还是用工具来提高我们数据分析的效率，我们本质上都在做同样的事情：对与错的分裂。
第二，数据分析不是拼图，而是贴合用户认知的建模。
很多数据分析的专家都说过：数据分析其实是把定性的东西变成了定量的东西，让我们可以更形象化、标准化，可以横向比较、纵向比较，可以细化、放大，可以把复杂的东西简单化。
没错。这也是数据分析的核心价值。
但是！我们定量分析之后呢？做什么？还是要回到我们的终端用户那里，告诉他这个好，那个不好，为什么；如此正确，如此错误，为什么。
很多数据分析师也总结了一个原则：只描述事实，不做判断。其实我觉得不太合适。量化阶段确实需要这样做，但是当你倒下的时候，你仍然只是描述事实而不做判断，这是没有说服力的，价值有限的。另一个恶果是，任何人都可以描述事实，商家/运营会说：把数据给我，我自己看。
所以，我们要有这把惊世骇俗的刀，去劈乱，去分辨是非、善恶、善恶；“建模”这个词是数据领域固有的。
本来想举几个例子，但是自己公司的例子举不出来，其他公司的例子也举不出来。我很烦，但是我有一个非常好的角度给你分析例子。一定要真实吗？不一定！既然要证明“一个模型怎么能说服别人”，反面例子就可以了吧？
比如沃尔玛的“啤酒尿布”(有兴趣自己找)这种最典型的虚假案例，依然是大数据发现商机的典型案例；正是通过“啤酒纸尿裤”这种奇特的造型角度，他们告诉大家，这种产品组合非常好。
你看，用户买账！没人在乎这是个假例子！但是如果你给一个表单，然后读它，用户很可能会低着头开始玩。
确认这一点后，我们再往下试。既然数据分析思维的核心是一刀劈开是非善恶，那么一个字就是“建模”。数据分析思维的向下细化应该是什么？
其实我们想的无非是方法论、资源、流程、工具、原则等等。再拆一次呢？当然，很多内容也是可以拆卸的，比如：
三。摘要
好了，回到那位同学开头提到的判断：“数据分析思维是一个很空洞的东西……”
数据思维是不是空的？在我看来，很真实！无比扎实的3354数据分析，通过量化将大众认知中的定性思维转化为定量思维，从而让我们更容易理解数据、了解数据、比较数据。但千万不能站在量化的高平台上俯视用户，这样用户就会离你很远。
我们还需要走一步，把数据和商业模型化，把对与错、好与坏、善与恶割裂开来，回归用户的双重认知。告诉他们这个好，那个不好，为什么，让用户相信你，认可你，接受你。我觉得这才是数据分析思维的核心意义。
以上就是数据分析思维是什么？内容，数据分析，通过量化，将大众认知中的定性思维转化为定量思维，从而让我们更容易理解数据，了解数据，比较数据。
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