数据分析思维方式有哪些

A. 大数据的五种思维方式分别是

大数据的五种思维方式分别是：

1. 总体思维：

   • 在大数据时代，可以分析更多的数据，甚至全体数据，而不再依赖于随机采样。
   • 这种方式使我们能够更全面地了解事物，发现可能被忽视的细节。

2. 容错思维：

   • 由于数据量巨大，无法保证每个数据的准确性，因此需要接受并容忍一定的错误率。
   • 容错思维强调在控制误差率的前提下，更好地利用大数据。

3. 相关思维：

   • 通过分析不同事物之间的相关性，发现它们之间的联系和规律。
   • 相关思维有助于预测未来趋势，制定更加合理的决策方案。

4. 智能思维：

   • 结合人工智能技术进行分析和应用，实现更加智能化的决策和管理。
   • 智能思维强调利用大数据和AI技术提高效率和准确性，如智能医疗系统的自动诊断。

5. 平台思维：

   • 建立开放、共享的数据平台，促进数据的流通和应用。
   • 平台思维注重数据的共享和利用，推动社会的发展和创新，如公共数据开放平台。

B. 常见的数据分析思维包括哪些

常见的数据分析思维如下：

数据分析的目的：

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

C. 数据分析常见的6个思维框架

定义思维框架为：思考问题的套路，本质是在不断发现问题分析问题解决问题的过程中沉淀的行之有效的方法论。

不同行业、不同岗位思维框架不同，不同领域、不同学科思维框架不同。

思维框架有积累的过程，先在本行业本岗位通过解决问题逐渐沉淀思维框架，这能覆盖解决本岗位90%的问题，再涉略多学科多领域的知识不断升华已有的思维框架。思维框架的升级是获得更广阔天地之始，不断打破，看透问题的本源，理解原生理论，才能步入更高层级：构建自己的框架。

SCQA思维适用于数据分析报告的结构化表达，PPT，演讲稿，广告文案，文章等，如同一个故事，引人入胜。SCQA思维框架分为四个部分：S（情景）：介绍背景；C（冲突）：说明问题；Q（问题）：提出问题；A（回答）：解答问题。例如，分析报告中可以这样使用SCQA思维：S：公司今年的销售额下滑；C：销售额下滑的原因是什么？Q：销售额下滑的原因是什么？A：通过数据分析，原因可能是市场饱和、产品老化、竞争对手增多等。

STAR思维适用于数据分析应用，它包括S（情景）、T（任务）、A（行动）和R（结果）四个部分。例如，分析网课完课率高的原因：S：网课完课率高于其他课程；T：提升其他课程的完课率；A：进行数据分析，例如分析用户群体、课程内容、老师讲课方式等；R：结果是老师采用讲故事、举例子的方式提高学生兴趣，完课率提升了一倍。

MECE思维用于问题或目标拆解，强调相互独立、完全穷尽。在数据分析工作中，运用MECE分析法，首先确认核心问题，然后从多个角度寻找切入点，进行分类，确保无遗漏、无错误。例如，分析销售数据时，可以按照产品类别、销售渠道、时间等维度进行分类，确保每个分类都能独立分析，又相互关联，形成一个完整的框架。

SWOT分析适用于自我、业务、公司的优劣势分析，包括优势（S）、劣势（W）、机会（O）和威胁（T）。以星巴克为例，优势在于灵活的经营模式、品牌口碑、创新与服务、门店选址等；劣势可能包括全链化管理压力、价格偏高等；机会可能是咖啡市场的增长潜力；威胁可能是原料成本上升、竞争对手增加等。

波特五动力模型适用于内外部环境分析，包括供应商议价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者、替代品和行业内竞争者。以蜜雪冰城为例，供应商的议价能力较弱；购买者的讨价还价能力较弱；潜在竞争威胁较大；替代品的威胁较大；现有企业间的竞争激烈。

PDCA循环思维适用于团队管理、激励自我成长、孩子教育等。PDCA包括计划（P）、执行（D）、检查（C）和行动（A）四个阶段。在数据分析团队中，通过闭环思维，与业务方建立反馈闭环，提高数据分析对业务的驱动作用。在个人成长中，通过建立反馈闭环，不断改进和提升自己。在孩子教育中，通过建立反馈闭环，激发孩子的积极性，促进孩子成长。