数据分析方法论的高级方法有哪些(7种常见的数据分析基本思路，满足你职场95%的需求)

这些天，我经常看到新的数据分析师在私人信件中抱怨我。“工作时，我没有自己的分析思路。我经常机械地完成老板分配的任务，无法形成自己的数据分析方法。”

事实上，作为一名商业数据分析师，我也能理解新生的困难。在进行数据分析时，我们经常使用一些基本的分析思维，如时间趋势、深入查询、比较等。然而，它缺乏数据分析思想的完整集成。

接下来，我将分享自我从事数据分析领域以来总结的七个常见的数据分析基本思想，它们可以满足您在工作场所的大多数需求：

在开始数据分析之前，我需要考虑一下这一次分析结果的目的以及你想传达给观众的信息。

只有当分析的目的明确时，数据分析结果才能直观地（有重点地）显示出来。

下面介绍了您可以采用的七种不同的数据分析基本思想，并为每种方法提供了示例。

1.突出数据重点

数据显示应简洁、集中，如果不需要标题、图例或网格线，可以取消设置。目前，中国常用Excel和一些可视化工具来显示数据，TB和finebi等可视化工具强调无代码、敏捷和可视化，这改变了传统的Bi工具SAPBo国际商用机器公司Cognos在国内（但云Bi似乎是近年来开发的）。

成熟行业得到认可毕工具，例如芬比（国内）和（国外）也强烈推荐。

下面是我用finebi制作的数据显示图。根据修改前后的感受，你可以感受到简洁数据显示的重要性。

修改前

修改后

2.调整组件的自适应模式

因为我经常使用finebi来显示数据，这里是finebi的一个例子。组件是finebi不可分割的一部分。对于这些数据组件，检索后可以使用自适应显示。它将调整组件的大小，使其适合要创建的仪表板，并更美观地显示数据，如下图所示：

在数据分析中，数据分析思维是一种框架指导，可以在一些一般分析场景中快速使用。如果你理解了以上七种数据分析思维，你就不会害怕处理老板安排的项目，这对将来建立数据分析模型也有帮助。

最后，分享数据和分析工具，返回“数据”以获取数据分析工具！

我是说“数据分析不是一件事”。全年共享数据和分析干货，不时分享有用的工作技能工具。