數據分析思維方式有哪些

A. 大數據的五種思維方式分別是

大數據的五種思維方式分別是：

1. 總體思維：

   • 在大數據時代，可以分析更多的數據，甚至全體數據，而不再依賴於隨機采樣。
   • 這種方式使我們能夠更全面地了解事物，發現可能被忽視的細節。

2. 容錯思維：

   • 由於數據量巨大，無法保證每個數據的准確性，因此需要接受並容忍一定的錯誤率。
   • 容錯思維強調在控制誤差率的前提下，更好地利用大數據。

3. 相關思維：

   • 通過分析不同事物之間的相關性，發現它們之間的聯系和規律。
   • 相關思維有助於預測未來趨勢，制定更加合理的決策方案。

4. 智能思維：

   • 結合人工智慧技術進行分析和應用，實現更加智能化的決策和管理。
   • 智能思維強調利用大數據和AI技術提高效率和准確性，如智能醫療系統的自動診斷。

5. 平台思維：

   • 建立開放、共享的數據平台，促進數據的流通和應用。
   • 平台思維注重數據的共享和利用，推動社會的發展和創新，如公共數據開放平台。

B. 常見的數據分析思維包括哪些

常見的數據分析思維如下：

數據分析的目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

C. 數據分析常見的6個思維框架

定義思維框架為：思考問題的套路，本質是在不斷發現問題分析問題解決問題的過程中沉澱的行之有效的方法論。

不同行業、不同崗位思維框架不同，不同領域、不同學科思維框架不同。

思維框架有積累的過程，先在本行業本崗位通過解決問題逐漸沉澱思維框架，這能覆蓋解決本崗位90%的問題，再涉略多學科多領域的知識不斷升華已有的思維框架。思維框架的升級是獲得更廣闊天地之始，不斷打破，看透問題的本源，理解原生理論，才能步入更高層級：構建自己的框架。

SCQA思維適用於數據分析報告的結構化表達，PPT，演講稿，廣告文案，文章等，如同一個故事，引人入勝。SCQA思維框架分為四個部分：S（情景）：介紹背景；C（沖突）：說明問題；Q（問題）：提出問題；A（回答）：解答問題。例如，分析報告中可以這樣使用SCQA思維：S：公司今年的銷售額下滑；C：銷售額下滑的原因是什麼？Q：銷售額下滑的原因是什麼？A：通過數據分析，原因可能是市場飽和、產品老化、競爭對手增多等。

STAR思維適用於數據分析應用，它包括S（情景）、T（任務）、A（行動）和R（結果）四個部分。例如，分析網課完課率高的原因：S：網課完課率高於其他課程；T：提升其他課程的完課率；A：進行數據分析，例如分析用戶群體、課程內容、老師講課方式等；R：結果是老師採用講故事、舉例子的方式提高學生興趣，完課率提升了一倍。

MECE思維用於問題或目標拆解，強調相互獨立、完全窮盡。在數據分析工作中，運用MECE分析法，首先確認核心問題，然後從多個角度尋找切入點，進行分類，確保無遺漏、無錯誤。例如，分析銷售數據時，可以按照產品類別、銷售渠道、時間等維度進行分類，確保每個分類都能獨立分析，又相互關聯，形成一個完整的框架。

SWOT分析適用於自我、業務、公司的優劣勢分析，包括優勢（S）、劣勢（W）、機會（O）和威脅（T）。以星巴克為例，優勢在於靈活的經營模式、品牌口碑、創新與服務、門店選址等；劣勢可能包括全鏈化管理壓力、價格偏高等；機會可能是咖啡市場的增長潛力；威脅可能是原料成本上升、競爭對手增加等。

波特五動力模型適用於內外部環境分析，包括供應商議價能力、購買者的討價還價能力、潛在進入者、替代品和行業內競爭者。以蜜雪冰城為例，供應商的議價能力較弱；購買者的討價還價能力較弱；潛在競爭威脅較大；替代品的威脅較大；現有企業間的競爭激烈。

PDCA循環思維適用於團隊管理、激勵自我成長、孩子教育等。PDCA包括計劃（P）、執行（D）、檢查（C）和行動（A）四個階段。在數據分析團隊中，通過閉環思維，與業務方建立反饋閉環，提高數據分析對業務的驅動作用。在個人成長中，通過建立反饋閉環，不斷改進和提升自己。在孩子教育中，通過建立反饋閉環，激發孩子的積極性，促進孩子成長。