如果數據分析師能夠熟練靈活的將相關分析運用到工作中，就能從僅僅知道數據分析的結果是什么進階到知道呈現這個結果的原因是為什么 。明顯是不可以的 。敢保證嗎？我個人覺得殲20肯定是比F35強，但頂天是單挑有優勢，1：1比它強 。三、及時打掃衛生這一個主要是針對大包廂或者人數比較多的包廂，因為他們是需要及時打掃衛生的，有時候要收拾一個9瓶子，有一些垃圾等等，這也是出于對衛生負責的一個態度，因為現在KTV也是比較多的，自然服務也要做到位，不然想要留住這個客戶也是非常難的 。
什么是數據思維？
1. 對比思維對比這兩個字大家肯定都不陌生，比如買東西我們會貨比三家，其實生活中處處有對比 。比如說，小芳一直成績優異，但是末次考試發揮失常，數學只考了40分，班主任找到小芳談話，問她說：“你最近怎么回事，上次你數學考了80分，全班前十，這次怎么考的這么差？你看看你的同桌，這次都考了73分 。”從這個小故事中可以看出，對比一般有兩種方式，橫向對比和縱向對比 。
橫向對比也就是與同類對比，比如班主任拿小芳的成績跟她同桌的成績做對比 。縱向對比是指同一類型不同時間的對比，比如班主任拿小芳這次的成績和上次的成績做對比 。2. 細分思維細分思維很多人可能乍一聽不太明白，其實生活中很多小事都體現了細分思維 。就比如我們人體是由九大系統構成的，系統又是由器官構成的，器官是由組織構成的、細胞又構成了組織，層層細分 。
再拿剛剛的例子來說，還是我們的小芳同學，還是剛剛那場考試，班主任讓小芳對自己這考試的總成績做一個總結，小芳拿著成績單仔細研究，發現這次總成績不是很好，但是仔細一看，發現除了數學成績只考了40分以外，其他科目的成績都名列前茅，數學成績拉低了小芳的整體成績 。在這里我們就是把整體考試成績細分為具體的科目來總結歸因 。
在數據分析的工作中，細分的緯度主要包括時間、地區、渠道、產品、員工、客戶等 。杜邦分析法、麥肯錫的 MECE 分析法本質上都屬于細分思維 。3. 溯源思維前兩個思維能夠對應一部分數據分析工作要求，但是如果有一些數據不能用前兩種思維來處理怎么辦呢？那我們就可以用到另一種溯源思維 。俗話說追根溯源，很多時候我們要想知道事物背后的邏輯原因，最好的方法可能是去探究事物發生的原因，來幫助我們分析 。
繼續拿小芳舉例，她放學回家把成績單交給媽媽，媽媽通過對比、細分的思維方法知道了小芳這次考試的大概情況，也知道是數學失利了 。但是小芳的數學一向是強項，媽媽還是無法理解為什么會在這里出問題，于是媽媽找來小芳談心，詳細了解了考試時的情況，才發現是因為小芳考數學的那天中午吃壞了肚子，下午的數學考試剛好發作，疼痛難忍，以至于很多本來會做的題目都做錯了 。
【營配數據測錄是什么項目,21年就業數據】媽媽也理解了小芳，并且向小芳表達了歉意，也會更注重小芳的飲食問題 。上面的例子里，小芳的媽媽無法從表面的數據上分析出事情發生的原因，于是采用了溯源思維，找到了真正的原因 。如果數據分析師在工作中也能利用好溯源思維，那么對數據的敏感和業務的理解也能逐步加深 。4. 相關思維上面幾種思維是比較常用的思維方式，下面我們就來說說相關思維，這也是數據分析的核心思維能力 。
很多人可能都知道著名的啤酒與尿布的故事，在業界是一個相關分析的經典案例 。故事背景是20世紀90年代的美國沃爾瑪超市，當時沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些 。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據 。
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