现如今进入大数据时代，越来越多的企业开始做大数据分析，无论是使用DataFocus等数据分析工具，还是聘请专门的数据分析团队。我们以前说过，数据本身没有价值，数据的利用和应用场景才有价值。换而言之，工具再强大也只是工具，没有正确的数据分析思路和利用其决策的意识，也是无为之谈。而厉害的数据分析师并不是厉害在使用EXCEL或SPSS有多厉害，或是做透视图有多快，更不是IT技术多牛逼能进行BI工具的敏捷开发，而全在思维上的领先。
首先我们需要真正定义什么是数据分析，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。还可以分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。其中探索性数据分析是对商业思维考量最大的。
可能我们普通人做数据分析的时候，会想一些问题。比如看到一个可视化视图，想的是这张词云图做的真好，是怎么做的，工具吗？而不会去想词云图代表的意义是什么，为什么“坚果类”字样如此之大。或者也有很多人看到一堆崭新的数据，会自然而然想这些数据可以做什么样的分析，其实这已经是第二步了，第一步应该想的是从哪些角度进行分析才比较系统。还有些数据分析师学到一些非常高级的分析方法，就每一个场景都想要套上去用，而不会去想什么方法最有效。还有类似于数量的，要做多少张图，可视化大屏包含多少小图，要添加多少文字说明等，其实不如先想一想，能表达有效观点的图表是什么，有没有达到可读的目的以及是否有说服力。
