在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据;考虑模型，但要动态变化;不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果;不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己。
培养数据分析的能力，简单说就是理论+实践理论：是进行分析的基础1)基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手;2)基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力;3)对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的1)明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的;2)多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻;3)了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了;4)最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作文章丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
[如何培养数据分析的能力]