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分析数据没有思路，如何提高数据分析思维？
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角色扮演
这个方法就是尝试把自己“扮演”成公司不同的角色，站在他人的视角上来寻找有哪些需要进行数据分析的点。用这种方式能够找到的数据分析思路往往是对方最需要的，自然也就具有更高的价值。
比如，你可以把自己扮演成公司的销售、投资人、运营、财务、客户、供应商等，站在这些视角寻找有哪些有帮助的分析思路。
之前我在一家公司，把自己放在销售的角色上，发现公司对于潜在客户的收集和分析非常缺失，这样就影响了整个公司的销售效果。于是从这个角度出发，专门去相关网站爬取数据，通过地域、规模、员工人数等方面去分析，找出最有可能购买我们服务的潜在客户。最后这个分析结果得到销售团队的极度认可，提升了公司销售业绩。
用这种方法做角色扮演的时候大家一定要尽量贴近角色的日常生活，只有这样才能发现最有价值的分析思路。
业务指标
这个是非常常见的分析方法。
比如公司这个月的销售指标下降了，那么你就着手去分析指标下降的原因；同样，如果指标上升了，也去分析原因。一个公司的指标往往比较标准，比如利润率，销售额，客户增长等等。所以这样的方法比较通用，也比较简单。
在分析指标时有一点一定要注意，就是除了分析出原因外，还有就是要给出解决方案。
比如分析发现客户数近期有下降，那么除了给出原因外，还要给出增加客户数的方法以及这些方法背后的数据模型推理，形成一个完整的故事。
运用一些现成的模型
大家想好方向之后会遇到一个问题，那就是到底应该从几个维度用什么样子的模型来做分析呢？
这个时候就体现一名数据分析师的基本功了。其实数据模型中包含了很多对于基础数据分析的思路，这些思路虽然比较单一，但哪个出彩的思路不是由单一的组合而成呢？
除了熟悉模型外，熟练的掌握数据分析的工具也能很大的帮助数据分析的验证。数据分析思路是需要打磨的，特别是刚刚产出的分析思路更需要通过数据去验证和调整。
这个时候一个方便快速的数据分析工具会起到很重要的作用。
维度分析法
我们先了解一下维度分析法：维度是描述对象的参数，在具体分析中，我们可以把它认为是分析事物的角度。
销量是一种角度、活跃率是一种角度，时间也是一种角度，所以它们都能算维度。
当我们有了维度后，就能够通过不同的维度组合，形成数据模型。数据模型不是一个高深的概念，它就是一个数据立方体。
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