大数据分析的思维方式有哪些
自进入二十一世纪以来，我国科技产业一改以往的形象，其发展速度不断加快，全面带领我国进入大数据时代，所谓大数据即是大型数据的整合，不仅象征着我国当下先进科技对于信息资产的优化整理，同时大数据也代表着创新思维的一种外在表现形式。
在大数据分析过程中是需要遵守一些思维方式的，只有这样才能更加成功和顺利，具体的思维就有下面的这些。
一：逻辑思维
这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。
二：上切思维
在大数据分析过程中，要站在决策层的层面去考虑数据分析，上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度，数据分析不仅仅是关系到数据部门，还关系到业务部门等其他部门，大数据分析过程中，上切思维的关键就是要建立更加全局的眼光和目标，完整的进行数据分析。
三：下切思维
数据的分析结果是为解决问题存在的，要通过数据的结果来看到问题的所在，这就需要在大数据分析的过程中，需要将过程进行细分，知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等，就是一个向下更加细分的过程。
四：求异思维
面对大数据分析过程中接触到的大量的数据，对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里，对于这些相似的数据，我们需要看到数据在哪些地方有不同，对不同的个体进行理解和分析，例如公司的员工，每一个都有自己的个性，怎么让他们增加工作的激情，更好的为实现公司的目标服务，如何帮助他们进行问题的分析。
五：抽离思维
俗话说旁观者清，在进行大数据分析的过程中，换一个角度，从旁观者来考虑问题，在看数据的时候就会有不同的想法，纷繁复杂的大数据，面对她们的时候，分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理，在碰到牛角尖的时候不要钻进去，而是抽离出来，利用更多角度去看待这些问题，才有使大数据工作更加高效。
六：换位思维
这也是我们在日常比较经常接触的名词之一，站在当事人的角度去看待数据分析，例如站在业务人员的角度去看待数据分析，你才会了解业务部门需要的是什么，大数据分析更好的为解决问题服务。
随着大数据向各个行业渗透，未来的大数据将会无处不在地为人类服务。大数据时代，锦富依然牢牢把握机遇，稳步前行。
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