导语：数据分析一直是非常重要的一个能力，数据分析的目的在于驱动决策，但这不仅仅只是说说而已，一个优秀的数据分析师要有数据分析思维，通过收集数据进行更好的更新迭代；小白班班分享了关于数据分析思维的解释，我们一起来看一下。

老师好，我想提问：作为数据分析师如何检验自己的水平或者能力？因为数据分析师个人认为最重要的是思维，但是思维又是一个很虚的内容，不像研发岗位，有非常确定的知识体系。

这个问题很有意思，那我们今天来聚焦一下“数据分析思维”。

一、数据分析思维不是什么

但凡要是问一个数据分析师，他肯定可以给你扯出来一堆的内容，比如：一定要看数据！要数据指导运营！要数据化管理！要科学决策！

抱歉哈，这叫口号；而且这些口号除了咱数据分析师之外，别人都不会真正放在心上的。有算法的同学深思熟虑了一下，说：数据分析思维就是信息、情报思维，获取更多信息，知道更多的细节，然后作出合理的推断。这个回答好像很赞哦！不过，这些不是数据分析思维本身，而是它的目标。如果把目标当做思维，每个八卦er都是数据分析师，那些狗仔队简直可以成为数据分析大神了！甚至娱乐界还有“谣言”=“真相”的说法。

也有数分的同学会给出比较干的内容：数据分析思维就是细分、对比、结构化、递进、相关性，是AARRR、是漏斗模型等等，这个就比较接地气了。可不是么？我们做数据分析其实说来说去也就这些手段。这对吗？也不对。这些都是实现的手段、方法论，是属于“术”的层面。技术同学站出来了，那就是做各种数据产品，什么固定报表、多维分析、即席查询、大屏展示一应俱全，做到数据即是服务，这总该对了吧？这也只是数据分析的工具而已，是“器”的层面。数据产品做好了，肯定是能提升数据分析的效率、增强数据分析的能力。

二、数据分析思维是什么

以上的口号、目标、手段和工具，都不是数据思维，而是数据分析的一个个的侧面。我们继续思考：这一切的本质到底是什么呢？前面好像没路了。好在我们有万能的哲学。我们得借用一下哲学的研究方法：抽象是哲学的根本特点，一切具体的存在和发展都必须遵循抽象的规律；一切具体的应用学科都应该遵守抽象的哲学原理，但这必须以哲学原理的正确性为前提。好，就用抽象这个工具继续思考，我们先总结、归纳，然后再抽象，这是自下而上的归纳法。然后抽象出来之后，再自上而下的往下演绎，验证一下我们思考的结论是否正确。因为是归纳法，那这些东西要多少有多少，穷举当然是一个好办法，但是篇幅有限，我们选择最优代表性的就行了。

未完待续

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