在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但是，仍然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却不擅长数据分析。其实做数据分析，首先要建立基本的数据思维。今天就跟随小编的脚步，这篇文章带大家快速建立数据分析思维。

如何建立和锻炼数据分析思维？

数据思维不能在一夜之间完成，也不能通过死记硬背来完成。关键是要掌握数据分析的框架，并结合实际场景进行分析和应用。根据数据的作用，可以分为以下四种，即市场分析、用户画像、竞品监测和经营管理分析。

1. 市场分析

市场分析是对企业现状的分析和问题的判断；细分市场现状分析及发展趋势预测。在进行市场分析时，我们可以借助数据模型来帮助，比如购物篮分析模型。

购物篮分析是许多企业关注的关键问题，也是商业世界中具有挑战性的问题之一。购物篮分析突出了客户在购买行为中放入购物篮的不同商品之间的关联。从顾客的购买行为出发，辅助零售企业制定营销策略的数据分析方法。

观远BI官网给出了一个商场销售数据的案例。通过FP-Growth关联规则算法，实现购物篮分析，找到超市不同商品之间的关联关系。根据商品之间的关联规则，有利于企业。进一步制定销售策略。想要熟悉购​​物篮分析的基本流程和步骤的读者可以点击这里查看。

2. 用户画像

随着大数据技术的深入研究和应用，企业越来越关注如何利用大数据服务于精细化运营和精准营销。首先，他们必须建立企业的用户画像。用户画像帮助企业了解不同用户的人口统计数据以及不同产品组的用户行为差异。它可以帮助大数据“走出”数据仓库，为用户提供个性化推荐、精准营销、个性化服务等多元化服务。，是大数据应用的一个重要方向。

观远BI集团客户画像可视化分析示例

3. 竞争对手监控

在业务运营中，还需要对市场上同类产品的功能、用户规模和市场情况进行比较研究；这样可以更好地保持用户的忠诚度和活跃度，有利于企业的可持续发展。

4. 管理分析

定期分析企业的经营状况，可以及早洞察机遇，发现风险，调整战略，帮助企业更好地运营。观远BI提供集成的数据连接、数据处理、仪表盘显示功能，实现分析过程自动化，大大提高工作效率。同时，构建运营分析系统，提供预设分析板，帮助企业经营管理洞察机遇和风险。