这几天在私信里常看到有新入门的数据分析师来跟我吐槽：“工作时没有自己的分析思路，常常是机械地完成老板布置的任务，无法形成自己的数据分析方法论。”
的确，作为一名商业数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼，我们在进行数据分析时，经常要使用到一些基本的分析思维，如时间趋势、下钻查询、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。
接下来就分享我个人从事数据分析领域以来总结的常见的7种数据分析基本思路，能够满足你职场大部分需求：
一、数据分析前的准备
在开始进行数据分析之前，需要思考我这次分析结果的用途以及希望传达给查看者的信息。
只有明确分析清楚目的才能直观展示数据分析结果（划重点）。
二、数据分析时的七种思路
下面描述了大家可以采用的7种不同的数据分析基本思路，并为每种方法提供了示例说明。
三、数据分析后的注意事项
1.突出数据重点
数据展示要简洁、突出重点，如果不需要标题、图例或网格线，可取消设置。目前国内常用Excel和一些可视化工具来展示数据，可视化工具如TB、FineBI都强调无代码、敏捷，可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不过近几年貌似都在研发云BI）。
成熟的行业认可的BI工具如FineBI（国内）和 Tableau（国外），也都很推荐。
以下是我使用FineBI做出的数据展示图，大家可以根据修改前后的观感，来感受数据展示简洁的重要性。
修改之前
修改之后
2.调整组件的适应方式
因为我比较常用FineBI来展示数据，所以这里就以FineBI举例。组件是 FineBI 的组成部分，对于这些数据组件，调取出来后可以使用自适应显示，它会调整组件大小，以使其大小适合要创建的仪表板，更加美观地展示数据，如下图所示：
四、建议
在数据分析工作中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以快速使用，吃透以上7种数据分析思维，就不会害怕应对老板安排的项目了，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
五、数据与工具分享
最后，分享一下数据和分析工具，回个“数据”就能获得数据分析工具！
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