提升大数据分析思维是一个持续学习和实践的过程。以下是几种新方法，可以帮助您提升大数据分析思维：
1. 角色扮演法
这是一种有效的提升数据分析思路的方法。通过尝试把自己“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。这种方法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。
2. 业务指标分析
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。在分析指标时，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。
3. 现成模型的应用
运用一些现成的模型是数据分析中的一个重要环节。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？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。
4. 维度分析法
维度分析法是描述对象的参数，在具体分析中，我们可以把它认为是分析事物的角度。数据模型不是一个高深的概念，它就是一个数据立方体。分别产品类型、时间、地区。我们既能获得电子产品在上海地区的2010二季度的销量，也能知道书籍在江苏地区的2010一季度销量。数据模型将复杂的数据以结构化的形式有序的组织起来。
5. 数据化思维的培养
数据化思维是用数据思考事物的一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。数据化思维涵盖全局思维、容错思维、相关思维、量化思维等多种思维方式。提升的前提是，做一个善于观察与思考的有心人。
6. 结果导向的数据分析
数据分析的价值就体现在这。演绎而不是归纳。逻辑思维方法分为归纳法和演绎法。归纳法是从特殊到一般的推理，是从结果找原因的方法。但是我们一般不可能观察到这个事物的所有样本。所以归纳法得出的结论是不确定正确性的。
7. 大数据分析的思维方式
在大数据分析过程中是需要遵守一些思维方式的，只有这样才能更加成功和顺利。具体的思维就有下面的这些。一:逻辑思维；二:上切思维；三:下切思维；四:求异思维；五:抽离思维；六:换位思维。
8. 公式法、对比法、象限法、二八法、漏斗法等分析方法
在大数据分析中，大数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。大数据分析里也有技巧， 在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建大数据分析模型也有帮助。
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