关于数据分析的思维方式有很多种，其中有最常被提到的有三种，分别是结构化思维、公式化（量化）思维、业务流程思维。
结构化思维和公式化思维
结构化（有序、系统）思维：明确核心论点→对结构进行拆解（有规则、有次序、有层次）→不重叠不遗漏的细化→对每一个分论点的验证。
公式化（量化、模式）思维：在结构化思维的基础上，将拆解的、不同结构的、分类的事项全部进行量化，并且使用数学算法公式建立数据分析的算式和基础模型。
在数据分析中，公式化思维将复杂问题抽象为数学模型或逻辑框架，通过定义变量、建立公式和规则，系统化地、量化的解决问题。公式化思维能够帮助明确目标、梳理数据关系，并构建可量化的分析模型，提升决策的科学性和效率。
通过结构化思维和公式化思维，实现逻辑清晰、复用性强、易于优化的结果，适合处理大规模、多维度数据，为业务提供精准洞察。
业务思维和业务流程思维
业务思维/业务流程思维：用“业务逻辑”串联“数据价值”，让业务和数据不再分离，让数据真正推动决策。
业务流程思维要求：①先理解业务目标；②再拆解业务流程，拆解成具体环节（如获客、转化、服务）；③再找到关键数据指标，在每个步骤中找到关键点。
业务流程思维步骤：流程分解（像拆零件一样理清业务运作步骤）→数据匹配（给每个环节装上“仪表盘”，转化率、响应时长等）→持续优化（通过数据异常点反推流程堵点）。
比如电商分析中为例，数据分析不是单纯看销售额的结果，而是结构化、公式化、系统的从用户购买流程出发进行分析：用户入口来源 → 浏览商品 → 收藏/下单 → 再次购买等。分析人员定位用户的痛点，可能的流失环节，可行的改善对策，目标是让用户更加便利、舒心的买到需要的商品。
