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数据分析思维是以数据为对象，运用多种工具分析数据，从中发现有价值的信息的思考过程。它的核心是从数据中探索规律，从而使人更好地理解数据的本质。
加法思维指把数据按照一定的标准、规则进行分类，可以逐层细分地拆解数据。加法思维，又可以称为分类思维、细分思维，主要应用于分析思路整理和数据处理过程。对加法思维直观的逻辑理解如下：
A = B + C
在分析过程中，我们要对数据进行分类。一般情况下，数据拆解得越细，分析就越透彻，就越容易找出原因或机会。加法思维是一种常见的数据分析思维。
在进行数据处理和分析时，数据分析人员根据不同的维度对数据进行分类，在分类的过程中找出具有代表性的数据进行深入分析，从而得到更精准的分析结果。通常数据分析人员可以从以下维度对数据进行分类。
● 区域：针对主要消费人群按区域属性进行细分，可以快速、精准地获取主要消费人群相关信息。
● 时间：不同时间段呈现的数据不同，根据时间维度分析数据可得到目标消费人群每天的购物高峰时间段。
● 渠道：比如在分析成交转化率时，自主访问、付费推广、老客户推荐等不同渠道的客户所产生的成交转化率肯定是不一样的，所以商家可以针对不同渠道的客户制定不同的营销方案。
● 客户：不同客户群体的需求和属性是不同的，比如不同性别的人的购买偏好不同，男性消费者大多喜欢购买科技、数码类产品，而女性消费者大多喜欢购买服饰、美妆类产品。
● 行业：要想深入地研究某一细分领域的数据，就需要对行业进行细分。图2-1所示的是对服装行业进行细分的一种方式示意。
图2-1
通常，进行数据分析时可以从不同维度对数据进行分类。这样做通常能找到问题的根本或解决问题的切入点，因此说“分得越细，解得越透”。
乘法思维将分析的对象按关联因素进行分解，分解成两种或多种因素的乘积，以体现子因素对父因素的影响程度。乘法思维是将影响指标的因素进行分解、分析的一种数据分析思维。杜邦分析法体现的思维就是典型的乘法思维。乘法思维主要应用于数据分析和分析模型设计过程，目的是找出影响分析对象的关联因素。对乘法思维直观的逻辑理解如下：
A = B × C
比如，我们分析销售额（销售额=销售量×销售单价），销售量和销售单价是不同的两种因素，而两种因素的乘积构成了销售额。又比如，经济学家钱颖一提出一个假说：创造力=知识×好奇心和想象力。此假说表明，接受更多教育（吸收更多知识）固然能提升创造力，但若缺乏好奇心和想象力，创造力并不会真正增加。
例如，在做成交分析时，销售额=成交用户数×客单价，成交用户数=访客数×转化率。应用乘法思维对销售额这一数据指标进行分解，可以得到图2-2所示的示意图。
图2-2
对比思维指对两种相近或相反事物进行比较的分析思维，通过比较，我们可以找到事物的异同及其特性、本质，发现问题，找出机会和规律。对比思维的特点是把其中一种事物的有关信息作为评价标准，或称为参考点，把要对比的两种事物的相同信息剔除，就会发现差异。我们可以借此清晰地看到对比事物的数据变化，包括增大、减小，以及变化速度等的异同。对对比思维直观的逻辑理解如下：
Δ= A - B ，Δ= A / B
对比思维常用于差异法、同比法和环比法等分析法中。差异法就是对不同事物之间差异进行比较；同比法多用于对同类事物按不同年份相同时点进行比较；环比法多用于对同类事物按相同年份相邻时点进行比较。比如，我们在做销售数据分析时，对于去年1～6月和今年1～6月的数据，我们可以做差异对比分析，也可以做差异率分析，如表2-1所示。
表2-1
假设思维是指从结果到原因进行逆向推导的一种思维方式。在实际的数据分析过程中，对于不确定的数据，可以采取假设思维来处理，即先假设一个结果，然后运用逆向思维倒推，一步一步抽丝剥茧，最终找到最佳的解决方案。假设思维主要用在数据收集和数据处理阶段，对未来不确定的数据进行假设，确保分析活动可以顺利进行。对假设思维直观的逻辑理解如下：
A ≈ B
假设思维利用现有的数据，推出未来的数据。在做分析的时候，分析师通常会作一些假设，如“假设不降价的情况下”“假设汇率保持不变”等。
边界思维是指数据分析需在确定的数据范围内进行的一种思维方式，这种范围由数据获取的规则确定。其实，边界就是我们通常所说的条件，也就是说数据分析是在一定条件下进行的。例如，做市场调研分析时，我们会对数据明确提出一些要求：样本量是多少，样本来自哪个城市，男女比例和年龄结构如何，等等。有了边界就有了范围，这样的分析才具有确定性。对边界思维直观的逻辑理解如下：
A ={ B , C }, A ≠{ D , E }
