5步打造數據思維：從菜鳥到高手的實戰指南

在現代商業環境中，數據思維已成為解決複雜挑戰的關鍵工具。你可以透過數據分析快速診斷問題，並制定精準的市場預測。例如，企業可利用市場研究報告、行業協會數據及社交媒體分析，結合內部數據，全面掌握市場動態。有效的數據應用策略還需要針對不同受眾設計視覺化報告，幫助管理層迅速理解數據含義，做出明智決策。當你掌握這些方法後，便能更有效地優化資源配置，提升企業競爭力。

一、數據思維是什麼？核心概念與重要性

1、數據思維的定義與特徵

數據思維是一種以數據為核心的問題解決方式，強調透過數據的收集、分析與應用來支持決策。你可以將數據思維視為一種框架，幫助你從複雜的商業環境中提取有價值的資訊，並將其轉化為行動。以下是數據思維的幾個主要特徵：

• 聚焦於數據的價值，從解決問題的角度出發。
• 使用數據可視化工具（如FineBI）來提升數據的可讀性與理解度。
• 建立明確的指標與目標，確保數據分析的方向性。
• 持續監測與評估，適應快速變化的市場需求。
• 跨部門合作，整合多維度的市場洞察。

數據思維的這些特徵能幫助你更有效地應對商業挑戰，並在競爭中保持優勢。

2、為什麼企業需要數據思維？數據思維的重要性

在現代商業中，數據思維已成為企業轉型與競爭策略的核心驅動力。你可以利用數據思維來提升決策質量和效率，並快速適應市場變化。例如：

• 定期檢視與更新數據分析模型，確保分析結果的準確性。
• 使用FineReport等工具進行數據可視化，幫助管理層快速理解市場趨勢。
• 加強內部溝通，促進跨部門合作，提升決策效率。
• 培養數據驅動的文化，形成以數據為導向的決策氛圍。

這些應用場景顯示，數據思維不僅能提升企業的運營效率，還能幫助你在市場中抓住更多機遇。

二、數據思維的基本框架：以數據分析思維為核心支撐

1、以數據分析思維作為核心支撐

數據分析思維是數據思維基本框架成立的核心支撐，它為框架搭建提供了 “從數據到價值” 的關鍵邏輯與落地路徑。

無論是數據採集的目標錨定、數據處理的優先順序劃分，還是數據解讀的方向判斷，都需以數據分析思維為指引 —— 比如透過 “目標拆解” 思維明確需採集哪些核心數據以解決業務問題，藉助 “對比分析” 思維篩選出數據處理中需重點清洗的異常值，依託 “歸因分析” 思維從雜亂數據中挖掘影響結果的關鍵因素。

若無數據分析思維的支撐，數據思維框架可能淪為 “只收集資料、不產出洞察” 的空殼，無法將數據轉化為驅動決策的有效資訊，而正是數據分析思維的滲透，讓數據思維框架具備了 “分析 - 判斷 - 行動” 的閉環能力，真正實現數據價值的落地。

2、說事實，而不是觀點

數據分析師第一個要訓練的思維方式便是：只說事實，不說觀點。

事實和觀點這兩個名詞看起來區別很大。但實際上在生活中我們經常會將兩者混淆。

比如說你的同事告訴你：最近的轉化率大幅下降。這句話到底是事實還是觀點呢？很顯然這句話是觀點。究竟下降多少算大幅下降？也許你認為的大幅下降在我看來變化並不大。

那麼如果他說：轉化率下降了。

這句話是事實還是觀點呢？這句話看起來已經非常像事實了，但是實際上它依然屬於觀點。

有這樣一種情況，轉化率在短期內它看起來是下降的，但是你站在宏觀的層面上，以月為單位甚至以年為單位，它是它是上漲的，那麼你究竟說他是上漲還是下跌呢？

那麼什麼是事實？

週一到週三的轉化率持續下降，週三相比周一已經下跌了5％。

這句話就是事實，這句話不同的人都能理解，不會出現歧義。

只有分清楚觀點和事實才有繼續分析的可能性。因為觀點的溝通會出現誤差，而事實則不會。如果我們用觀點進行溝通，自然會出現大量的誤解。

3、用客觀標準代替主觀判斷

但是單純只有數據，對業務問題的分析沒有什麼幫助，畢竟我們得知道這個數據到底帶來了哪些業務資訊，所以最後事實還是要歸納成“觀點”。

想要解讀出觀點，我們需要先找到一個標準。

標準怎麼找？

• 可以是老闆定的標準，看數據是否符合老闆心中的標準。雖然這也是拍腦袋，不過老闆畢竟是老闆，他們心中有些戰略構想是建立在某些條件滿足的基礎上的。
• 可以看行業和競品的平均標準，看數據下降是否是行業的普遍現象。
• 看企業過去的平均水平，可以在歷史數據中找到類似場景下的數據情況，和自己的過去對比。

然後我們透過數據和這些標準進行對比，得出一個觀點。

比如我們可以分析每週的情況，看歷史上是否存在這一的趨勢，平均下跌是多少？如果歷史上每週三都會下跌，平均下跌7%，那麼我們就可以認為目前數據比較正常，沒有問題。

這樣得出的結論全都是客觀的，如果你不找標準，而用主觀判斷數據的好壞，那麼不同部門的人會溝通很久。

4、不預設立場

人們總是習慣於透過自己的現存經驗和知識去判斷未知事物，這種預設立場的思維在原始人的時代很有價值，其優勢在於：不浪費寶貴的能量，快速決斷，避免因為低效決斷而錯失機會。

在數據分析的場景下，我們需要儘可能地找出真實原因。此時這種預設立場的決斷方式會造成許多錯誤，因為現有經驗和知識在應對未知事物時是不足的，是有偏差的。

如果出現了業務問題，關聯的業務方往往預設一個立場：這事沒有看起來那麼糟，或者這事和我沒關係。

比如轉化率下降了，業務方的反應往往是這個數據下降肯定跟自己無關。

自己的運營活動明明做的很成功，轉化率下降一定是行業因素、使用者質量等等其他因素導致的。於是為了證明這個觀點，他們順著這個預設的前提，找到一些相關的證據來解釋轉化率下降的現實。

實際上，想要證明一個觀點，只要你肯去找，不管觀點多麼荒謬，總能找到支援你的理由。不僅辛普森悖論這種統計學的把戲可以得出完全相反的結論，即使最簡單的“真話不全說”的方法，也能達到這種目的。

數據分析部門一般獨立於業務部門之外，這樣可以確保數據分析師沒有業績壓力，分析具有獨立性。因為數據分析的獨立性，所以最終問題究竟是在產品上、運營上或者市場上，數據分析師不會有明顯的偏向，只認客觀數據。

但是假設驗證和預設立場不同。

預設立場，是要找到證據來證明猜想，一個數據不行，那就換另一個數據。直到能證明這個觀點為止。

而驗證假設，則是事先規劃驗證這個假設需要的數據。如果數據最終不符合假設，那麼就拋棄這個假設。

好的數據分析師，能夠根據客觀數據，隨時拋棄舊的假設，並建立新的假設。

拋棄固有的思維定式，這是非常反人性的，這也是為什麼說數據分析需要專業訓練的原因。

5、演繹而不是歸納

邏輯思維方法分為歸納法和演繹法。

歸納法是從特殊到一般的推理，是從結果找原因的方法。也就是說，透過觀察很多個別事物的特殊性，然後概括出同類事物的特徵。

但是我們一般不可能觀察到這個事物的所有樣本。所以歸納法得出的結論是不確定正確性的。

你有沒有聽過這個故事：

在一個火雞飼養場裡，一隻火雞發現，不管是豔陽高照還是狂風暴雨，不管是天熱還是天冷，不管是星期三和星期四，每一天上午的9點鐘，主人都會準時出現，並給它餵食。

於是，它得出了一個驚天大定律：“主人總是在上午9點鐘給我餵食。”

時間來到聖誕節的前一天，上午9點，主人又一次準時出現，但是這一次，主人帶來的並不是食物，而是把它變成了食物….

這個是英國哲學家伯特蘭·羅素提出的一個問題，被稱為「羅素的火雞」，用來諷刺那些歸納主義透過有限的觀察，得出自以為正確的結論。

比如一月到三月的成交金額連續上升，初級分析師往往會說：成交金額呈現上升的趨勢。

這句話的潛臺詞是，預計交易金額在四月份也會上升。

這是典型的歸納法思維：因為過去是這樣的，所以未來應該也會繼續這樣。這和那隻火雞的思維其實也沒有什麼本質的差別。

而且這和沒分析一樣，你把數據丟給業務方，他們也能看出目前呈現上漲的趨勢。如果想要做好數據分析，就不能濫用歸納法，這點依然很反人性。

那我們用演繹法，如何思考這個問題的呢？

演繹法是從一般到特殊的推理，是從原因找結果的方法。

要想預測四月份的成交金額會如何，首先需要分析前三個月的成交金額為什麼會上漲？當時的背景是什麼？上漲需要哪些條件？四月份的這些條件是否依然存在？如果維持成交金額上漲的條件不變，我們才能說四月份會繼續延續這種上漲的勢頭。

經過演繹法推理的結論才是合理的，而且我們透過深挖找出了內部的原因，這才是業務人員想要知道的。

數據分析的價值就體現在這。

6、找出背後的邏輯

數據分析師是需要大量的邏輯思維訓練，但我們自己做好還不夠，我們的工作必需和業務方溝通，幫助他們解決實際的業務問題。

但是很多業務人員沒有考慮清楚就跑來溝通，他們的需求可能充滿了邏輯問題，這時我們就需要幫對方理清思路，找出對方表述背後的邏輯。

數據分析師往往會聽到業務方這樣問：本週的轉化率相比上週已經下降了5%，怎麼辦？這句話聽起來感覺沒什麼問題，實際上邏輯並不是特別嚴密。

首先，這句話的前半部分很好地表達了事實，值得表揚。如果前半句是一個觀點，我們還要先找到事實。

但是這句話的後半句有問題，後半句的“怎麼辦”，放在這個語境中，潛臺詞其實是這樣的：

• 本週轉化率相比上週下降了5%
• 這是個不好的情況
• 需要解決這個問題
• 怎麼辦？

相比最開始的表述，我們分析出這句話中間出現了兩個衍生的問題。

問題1：轉化率下降5%真的是不好的情況嗎？

這就涉及到了標準了，之前提到了我們要找到一個客觀標準，透過標準解決出數據的業務含義。因此我們首先要協助業務方找到一個標準。

問題2：如果數據表現真的不好，那麼這是現在急需解決的問題嗎？

這個問題的答案也是不一定。商業世界要解決的問題太多，在同一時刻，永遠存在著各種各樣的問題。而企業的資源是有限的，不可能同時解決所有的問題。問題的解決必然有輕重緩急之分。

那麼憑什麼要先解決轉化率的問題，而不是解決引流的問題、留存的問題、活躍度的問題？

數據分析師必須瞭解企業當前的戰略方向，把有限的資源投入到更重要的方向上。

如果上面這兩個隱藏的問題不想清楚，就開始分析怎麼辦，那麼這類分析師的工作往往會費力不討好，做很多低績效的工作。

三、數據思維怎麼練？5個關鍵步驟幫你高效培養

1、持續學習數據分析工具

學習數據分析工具是強化數據思維能力的第一步。掌握Excel、SQL、Python、R、FineBI等工具是核心。

Excel是最基礎且常用的數據處理工具，其數據透視表、圖表和公式功能非常強大，適合進行初步數據整理和分析。

SQL是處理結構化數據的利器，透過熟練掌握查詢語句，可以快速提取和操作數據庫中的數據。

Python和R則是更高階的數據分析工具，擁有豐富的庫和包，能夠進行復雜的數據處理、視覺化和建模。

FineBI則提供了一個簡單易用、靈活高效的數據分析方案，能以直覺拖拽快速完成數據整合、可視化與協同分析，助力業務與技術團隊高效驅動決策，相比前面幾個工具，它具備很多優勢：

具體而言：

多資料來源支援

FineBI支援多種資料來源的接入，包括Oracle、MySQL、SQL Server、Excel、CSV等。使用者可以方便地將不同資料來源的資料整合到一個平臺上進行統一管理和分析。透過FineBI，使用者可以輕鬆實現跨資料庫的資料聯動分析，進一步挖掘資料價值。

強大的資料處理能力

FineBI內建了豐富的資料處理功能，如資料清洗、資料轉換、資料合併等。使用者可以透過簡單的拖拽操作完成資料預處理，提升資料質量和分析效率。同時，FineBI還支援複雜的資料計算與分析，幫助使用者快速生成各類圖表和報表。

簡單易上手，流暢的分析操作

FineBI的操作介面比excel還簡單，使用直覺的視覺化介面，使用者無需編寫代碼，透過拖曳及放下操作構建分析報表和視覺化圖表，降低了使用門檻，適用於不具備編程背景的使用者，讓不懂編程技術的業務人員也能輕鬆實現自助數據分析，不再需要苦等IT排期。

便捷的資料管理能力

FineBI支援多人同時編輯與多形式分享的同時，提供細緻到列欄的權限設置的設置。在滿足在線協作需求的同時，最大程度保證資料的安全性。

2、掌握統計基礎知識

統計學是數據分析的理論基礎，掌握統計基礎知識是進行有效數據分析的前提。統計學主要包括描述統計和推斷統計兩個方面。描述統計用於對數據進行總結和描述，常用的方法有均值、中位數、標準差等。推斷統計用於對樣本數據進行推斷和預測，常用的方法有置信區間、假設檢驗、迴歸分析等。

3、實踐真實專案

實踐真實專案是提高數據分析能力的關鍵途徑，透過實際操作可以將理論知識轉化為實際能力。選擇一些真實的專案進行實踐，如電商數據分析、客戶行為分析、市場調研分析等，可以幫助積累實際經驗，提升數據分析能力。

4、培養批判性思維

批判性思維是進行有效數據分析的重要能力，透過批判性思維可以對數據進行深入分析和判斷。批判性思維包括質疑、分析、評價和反思等方面，透過培養批判性思維，可以提高數據分析的準確性和有效性。

5、建立數據洞察力

數據洞察力是進行深層次數據分析的關鍵能力，透過建立數據洞察力可以發現數據中的隱藏規律和價值。數據洞察力包括數據理解、數據關聯、數據預測等方面，透過培養數據洞察力，可以提高數據分析的深度和廣度。

四、數據思維實戰應用：3 大落地場景

1、市場洞察與趨勢預測

內容：融合市場研究報告、社交媒體分析與內部數據，創建視覺報表，協助決策者快速掌握市場變化，制定行銷與產品策略。

2、跨部門協作與績效提升

內容：數據可視化工具（如 FineBI）拉近技術與業務間的距離，降低溝通成本，使數據真正成為決策溝通橋梁。

3、資源配置與策略優化

內容：掌握數據後，能更精準地分配行銷預算、人力與庫存等資源，有效提升資源使用效率與核心競爭力。

數據思維是現代商業成功的核心驅動力，幫助你在競爭中脫穎而出。透過數據的收集、分析與應用，你能更高效地解決問題並抓住機遇。

建議你從小處著手，逐步培養數據思維，並積極探索新技術的應用，為未來的挑戰做好準備。