在大 数据分析过程中是需要遵守一些思维方式的,只有这样才能更加成功和顺利,具体的思维就有下面的这些。
一、逻辑思维
这个词在我们的认识中并不算陌生,逻辑思维是一种数学思维,在大数据分析过程中,需要理清楚各项数据之间的关系,以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据?这些数据分析要得到什么结果,需要通过什么方式获得这些数据,这些都是需要细致的逻辑思维推出的。
二、上切思维
在大数据分析过程中,要站在决策层的层面去考虑数据分析,上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度,数据分析不仅仅是关系到数据部门,还关系到业务部门等其他部门,大数据分析过程中,上切思维的关键就是要建立更加全局的眼光和目标,完整的进行数据分析。
三、下切思维
数据的分析结果是为解决问题存在的,要通过数据的结果来看到问题的所在,这就需要在大数据分析的过程中,需要将过程进行细分,知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等,就是一个向下更加细分的过程。
四、求异思维
面对大数据分析过程中接触到的大量的数据,对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里,对于这些相似的数据,我们需要看到数据在哪些地方有不同,对不同的个体进行理解和分析,例如公司的员工,每一个都有自己的个性,怎么让他们增加工作的激情,更好的为实现公司的目标服务,如何帮助他们进行问题的分析。
五、抽离思维
俗话说旁观者清,在进行大数据分析的过程中,换一个角度,从旁观者来考虑问题,在看数据的时候就会有不同的想法,纷繁复杂的大数据,面对她们的时候,分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理,在碰到牛角尖的时候不要钻进去,而是抽离出来,利用更多角度去看待这些问题,才有使大数据工作更加高效。
六、换位思维
这也是我们在日常比较经常接触的名词之一,站在当事人的角度去看待数据分析,例如站在业务人员的角度去看待数据分析,你才会了解业务部门需要的是什么,大数据分析更好的为解决问题服务。
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