随着互联网、云计算、人工智能和虚拟现实技术的飞速发展，企业数据呈几何增长，大数据时代已经到来，不会数据分析，就难以适应社会的发展和企业的变革，就会被大数据的洪荒巨浪所吞噬。所以，我们要树立数据思维，即要建立一种根据数据来思考的思维模式。这是一种量化的思维模式，通过用数据描述事实，用数据分析现状，追根溯源，实现科学决策。
怎么做数据分析才是有效的呢？这里，我们为大家总结了5种常用的数据分析的方法，供大家参考。
1、对比分析
对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法，一般分为纵向对比和横向对比。纵向对比，是时间上的对比，如我们经常提到的同比或环比。横向对比是指与其他同类之间的对比，如与竞品之间的对比。如果要比较类似的数据组（例如产品销量之间的对比，实际与目标情况的对比），我们常用柱状图展示。
2、结构分析
结构分析也叫“占比分析”、“比重分析”，计算某项经济指标各项组成部分占总体的比重，分析其内部构成的变化。占比分析常用饼图来展示。例如，通过分析流动资金的各项目占流动资金总额的比重，来确定流动资金的结构，然后将不同时期的资金结构进行对比，观察结构变化。
3、趋势分析
趋势分析是看有关指标一段时期的数据变化情况，查看发展趋势。随着时间连续变化的数据显示常用折线图展示。
在做趋势分析时，要考虑：
■ 这是自然周期变化么？例如，每到7-8月销量就很高，到9月销量急剧下滑，是不是因为7-8月是旺季，其他时段是淡季。
■ 这是生命周期变化么？例如某型号手机销售到了生命周期末尾，处于退市，新型号手机即将上市。
■ 这是突发性变化么？例如平常年份7-8月销量也不好，今年由于政策的变动导致了销量的增加。
所以，趋势分析，并不能单纯看数据是上升了还是下降了，还要分析背后的因素，具体问题具体分析。
4、假设与验证
当我们还不能够证明某件事情的时候，可以先大胆假设，然后再小心求证，验证一下假设是否成立。例如在趋势分析中，我们不能够判断究竟是什么原因导致的9月份的销量急剧下滑。我们可以先假设是由于学生开学，导致大量学生入学无法到游乐园玩耍导致了销量的急剧下滑。那我们可以延长时间，看一下去年、前年是否也有这样的规律。
5、维度分析
如果想要从多个角度、多个层面进行分析，那就是多维分析。细分的维度包括时间、地区、产品类别、部门、员工、客户等等。多维度组合分析，可以灵活应对不时面临的各种分析需求。例如，某企业想要分析产品销售情况，可以分析某时间段整个区域的销量走势情况、可以分析某时间段各个门店的销售情况、可以分析某门店各个产品的销售情况…通过这些维度的组合与设定，可以得出不同的分析结论。
