在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但仍有许多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。其实，做数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。
如何建立和锻炼数据分析思维？
数据思维不能一蹴而就，也不能死记硬背。关键是要掌握数据分析的框架，结合实际场景案例进行分析和应用。根据数据的功能来分，可以分为以下4种类型，分别是市场分析、用户画像、竞品监测与经营管理分析。
1. 市场分析
市场分析是对某一业务现状的分析和问题的判断；细分市场现状分析和发展趋势预测。在进行市场分析时，我们可以运用数据模型来助力，例如购物篮分析模型。
购物篮分析是许多企业重点关注的问题，也是商业领域具有挑战性的问题之一。购物篮分析强调顾客在购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联。从客户的购买行为出发，从而达到辅助零售企业制定营销策略制定的一种数据分析方法。
Smartbi官网上给出了对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，发现超市不同商品之间的关联关系并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与步骤的读者，可以点击 此处 进行查阅。
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为精细运营和精准营销服务，首先要建立企业的用户画像。用户画像有助于企业了解各类用户的人群特征、不同产品不同群体的用户行为差异，可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
Smartbi群体客户画像可视化分析示例
3. 竞品监测
在企业经营中还需对市面上同类产品的功能、用户规模、市场情况做对比研究；这样才能更好地维护用户的忠诚度与活跃度，有利于企业的可持续发展。
4. 经营管理分析
周期性地分析企业的经营状况，能及早洞察机会、发现风险、调整战略，帮助企业更好的经营。Smartbi提供一体化的数据连接、数据加工、仪表盘展示功能，实现分析流程自动化，极大提高工作效率。同时它搭建经营分析系统，还提供预置的分析看板，帮助企业经营管理层洞察机会与风险。
