大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶相關方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

要想練就資料分析思維，首先要了解資料分析的目的和意義，以及在當前的大資料時代，採用何種資料分析方式。資料分析思維的培養與程式設計思維的培養有相似之處，都需要完成大量的實驗，在實驗中逐漸形成自己的理解，同時在實驗中也能培養具體的資料分析方法。

資料分析思維的培養要從三個層級進行，其一是分析資料背後的規律；其二是不同場景下的資料價值化；其三是判斷資料的真實性。從整個資料應用的價值鏈來看，資料分析處在中間（資料採集、資料分析、資料應用），資料分析通常並不是最終的目的，資料應用才是目的。

首先了解一下資料背後的規律，所謂的規律既可以理解為因果關係，也可以理解為相關關係，在小資料時代更關心因果關係，而在大資料時代則更關注相關性。如果說因果關係是線性關係的話，那麼相關關係更像是一種網狀結構。尋找資料背後的規律是進行資料價值化的主要操作之一，目前比較常見的方式是採用統計學方式和機器學習方式。

接下來再看一下場景資料分析，資料分析通常與場景有密切的關係，不同的場景往往需要採用不同的分析方式，比如結構化資料分析、半結構化資料分析和非結構化資料分析就需要分別採用不同的分析方式。另外，場景資料分析需要具備一定的行業背景知識，這一點是比較重要的。所以，很多人說資料分析要先從行業知識開始瞭解。

最後看一下資料的真實性，與小資料不同，大資料往往充斥著大量真假難辨的資料，資料分析的一個重要的意義就在於分析出目標資料的真實性，這一點在生產環境下有非常重要的實際意義，尤其是安全生產領域更是如此。因為錯誤的資料往往會導致自動化系統產生誤判，而透過資料分析則能夠在一定程度上避免系統的誤判，從而保障系統的穩定性。

作為一名IT從業人員，我來解答下這個問題。

資料收集，資料分析，資料應用是大資料資料方面的三個操作。資料分析思維的培訓需要完成大量的實驗，在實驗中逐漸形成自己的理解，同時在實驗中也能培養具體的資料分析方法。實踐是最重要的基礎。

資料分析一般都是找尋資料間的關係。這種關係可能是因果、線性、非線性的。需要我們提出部分假資料，找尋出資料的真正關係，目前比較常見的方式是採用統計學方式和機器學習方式。

資料分析一般與業務場景有很大的關聯度，不同的業務下需要不同的分析方法做支撐，所以說，資料分析需要具備一定的行業背景知識，很多人說資料分析要先從行業知識開始瞭解。

我本人從事多年網際網路Java開發，感興趣的朋友可以關注私聊，共同努力，共同進步。

大資料分析技術的發展，人們對資料與資料分析的重視程度提高，但無論是大資料分析還是資料治理，具有運用與分析資料的思維更重要，即資料分析思維。它是根據資料來思考分析事物的一種思維模式，具備資料分析思維的人可以正確的運用資料去分析處理一些事物，講究邏輯關係，用數字說話，而不是靠傳統的經驗去判斷。很多人都想擁有資料分析思維，這種能力不是與生俱來的，需要我們加強學習。

1. 與資料打交道，資料分析思維一定離不開資料，要加強資料的研究，例如有哪些業務資料、資料的產生源頭、走向、流程等，多研究與分析資料，提升對資料的感知。

2. 邏輯歸納能力，多閱讀一些文章，將裡面複雜的問題分解成一個個單一的點，進行總結、歸納與排序，明確先後發生的關係，支撐必備的條件等，使之具備條理和邏輯性。

3. 反向推理演繹，要具備演繹能力，將要發生事物過程在頭腦中虛擬演繹，透過問題的結果反向推演事情的經過，尋找問題點；或假設事物的起因，而推測即將發生的結果。

4. 指標與維度分析：思考羅列出需要分析的問題的指標，列出指標項，進行主題的細分，之後擬定分析的維度，當然這些過程都可以使用資料分析工具輔助完成。