數(shù)據(jù)本身沒有價值，只有經(jīng)過合理的分析和利用，才能提取有用的信息。

提取信息就是搜索的過程，搜索關(guān)鍵詞即可在海量數(shù)據(jù)庫中抓取有效信息，并進(jìn)行呈現(xiàn)。同理，數(shù)據(jù)分析師也必須具備時時刻刻能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的思維。
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首先，在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的過程中，數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)可視化都有一定的邏輯可循，多數(shù)分析師都會這樣思考。

直接呈現(xiàn)各種個體數(shù)據(jù)
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很多指標(biāo)必須與同類數(shù)據(jù)比較，如順序、同比。所謂呈現(xiàn)不出重點，就是呈現(xiàn)一些薄弱數(shù)據(jù)，沒有感知，老板也不知道好與壞。比如分析銷售額，使用VS關(guān)鍵詞，Tableau可以拖拽等，比如使用同比，同一時期可以清楚地反映這些指標(biāo)的效果，甚至可以計算出投入和產(chǎn)出，這些分析結(jié)果就更有價值了。

降維思維
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在數(shù)據(jù)降維或降維之前，必須充分理解數(shù)據(jù)的意義和指標(biāo)之間的關(guān)系，有目的地對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、處理和操作，以達(dá)到數(shù)據(jù)分析的目的。比如問卷分析，幾百個問題就必須降維成些許指標(biāo)去歸納分析，用搜索式BI工具也好，SPSS也好。

演繹推理
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當(dāng)我們不清楚的時候，可以進(jìn)行假設(shè)，搜索大量假設(shè)關(guān)鍵詞保存為看板，再逐一分析。我們可以嘗試猜測結(jié)果，逆向推演。比如某商家今年雙十一需要做到10億，怎么做，盈利途徑是哪些，去年有什么方法可以借鑒，銷售額前兩年是什么趨勢等等。
總而言之，工具只是輔助，分析師的核心還是意識及思維。而工具的好處就在于它是一個隨時響應(yīng)的好手。
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