1、分类：人以类聚，物以群分运营工作，最基础的工作思维就是分类，再复杂也能分得出来，也必须得分出来。因为运营工作的要求之一是精准，精准的前提是分类。只有细分，才能精准地抓到各个细节，加以定位，才好做决策。
2、数学思维十种思维方式：转化思维、逻辑思维、逆向思维、对应思维、假设思维、创新思维、系统思维、类比思维、形象思维、励志思维。转化思维：在解决问题的过程中遇到障碍时，从不同的角度把问题的方向从一种形式转变为另一种形式，寻求使问题更简单明了的最佳途径。
3、问题一：逻辑思维方式有哪几种 逻辑思维包括① 归纳与演绎②分析与综合③抽象与概括④比较思维法⑤因果思维 ⑥递推法⑦ 逆向思维 具体的： ①归纳与演绎 归纳：从多个个别的事物中获得普遍的规则。例如：黑马、白马，可以归纳为马。演绎：与归纳相反，演绎是从普遍性规则推导出个别性规则。
4、做销售一定要掌握这些思维逻辑！ 0双向思维。 在与客户交流时，要能够准确捕捉他们想表达的信息，了解他们的需求和想法，从而更好地去解决他们的问题。 0因果思维。 在与客户沟通时，要能够理清自己的思路，将自己的观点和表达逻辑清晰地呈现给客户，让客户能够明白你的想法和行动的原因。 0承接思维。
5、对照法。根据数学题意，对照概念、性质、定律、法则、公式、名词、术语的含义和实质，依靠对数学知识的理解、记忆、辨识、再现、迁移来解题的方法叫做对照法。公式法。运用定律、公式、规则、法则来解决问题的方法。它体现的是由一般到特殊的演绎思维。比较法。
6、你可以在另一条轨道上拉一个拉杆，改变电车的行进路径，但那条轨道上也有一个人。你是否应该拉杆？这个选择看似无论如何都会导致一个人的死亡，但责任在于谁？是疯子还是你？这个难题引发了关于功利主义和道德选择的讨论。空地上的奶牛：这是认知论领域的一个思想实验。
聚合抽象训练法把所有感知到的对象依据一定的标准“聚合”起来，显示出它们的共性和本质，这能增强学生的创造性思维活动。
可衡量 好的分析思维，我们要想清楚如何衡量效果？也要考量和现实之间的差距，中间的可操作性。有想法不会操作：那就学工具、学方法论、学算法，开始先用excel来跑通操作，后面再去学习python。会操作没有想法：那就学方法论、学思维，好好思考方法论、业务、算法之间的关系。
首先需要建立一个好的指标体系。了解和使用指标是数据分析思维的第一步，大家在建立数据分析的指标体系的时候应该能够意识到孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样，指标也能结构化，也应该用结构化。上面提到的知识都是需要不同行业经验和业务知识去学习掌握，同时还要总结通用的技巧和注意事项。
我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。
”下面浅谈自己在培养学生数据分析观念的一些做法： 第设计问题情境，使学生体会到生活和工作需要收集数据，需要分析数据，需要从数据中获取新信息，对问题作出决策。
数学基础：大数据分析需要统计学、数学、线性代数基础。因此，要想培养大数据思维，首先要加强数学知识。编程基础：大数据技术一般用编程语言实现，如Python、Scala、Java等，因此培养大数据思维需要掌握编程基础。
1、聚合抽象训练法把所有感知到的对象依据一定的标准“聚合”起来，显示出它们的共性和本质，这能增强学生的创造性思维活动。
2、其次就是建立正确的指标结构。建立正确的指标结构和分析思维的金字塔结构一样，指标也有固有结构，呈现树状。指标结构的构建核心是以业务流程为思路，以结构为导向。从流程的角度搭建指标框架，可以全面的收集用户相关数据，这样可以毫无遗漏的保留出相关的数据。
3、培养数据分析思维 我们要通过训练数据分析思维，帮助在遇到问题时，大家脑中能快速梳理出分析的切入点以及思路，这一点很重要。Excel技能进阶 学习Excel是一个循序渐进的过程：基础的：简单的表格数据处理、筛选、排序；函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function。
4、数学基础：大数据分析需要统计学、数学、线性代数基础。因此，要想培养大数据思维，首先要加强数学知识。编程基础：大数据技术一般用编程语言实现，如Python、Scala、Java等，因此培养大数据思维需要掌握编程基础。
5、结构思维 很多人在做数据分析的时候没有思路，不知道从何下手，这就是缺少结构化思维的表现。按业务职能结构划分：比如渠道，运营，功能等相关模块，简单快速的沟通，能快速的定位问题原因，但是缺点是分析结果不够直接，依赖外部资源信息搜集。
第三阶段：将整理好的各个单项信息汇总分析，形成初步结论供上级参考。这点比较有挑战，但如果第一步想的比较透彻，已经比较有概念了，知道该往哪个方向上靠。接下来考验的就是文字总结归纳能力了。往常最难的在结论的提取，会需要反复的修改多次，但当时反而在这步上轻松了许多。
对偶训练法 这种训练法的做法是：同时让儿童识记两种相互关联的材料，然后让儿童根据一种材料回忆相关联的另一种材料。顺序训练法 这种训练法的做法是：让儿童按顺序识记一些材料，然后遮住材料并逐个把材料内容显露出来，每显露出一个材料，让儿童回忆出下面紧接着的内容。
对偶训练法 这种训练法的做法是：同时让儿童识记两种相互关联的材料，然后让儿童根据一种材料回忆相关联的另一种材料。 顺序训练法 这种训练法的做法是：让儿童按顺序识记一些材料，然后遮住材料并逐个把材料内容显露出来，每显露出一个材料，让儿童回忆出下面紧接着的内容。
数据思维是一种基于数据和事实进行决策、分析和解决问题的思维方式。数据思维强调以客观、准确的数据为基础，结合科学的方法和技能，对复杂的数据进行分析和挖掘，从而洞察数据背后的规律和趋势。以下是关于数据思维的详细解释： 数据思维的定义 数据思维是一种利用数据进行决策和问题解决的新型思维方式。
数据思维与逻辑思维、算法思维、网络思维和系统思维相比具有明显的不同点。首先，逻辑思维强调的是解决问题的逻辑性和正确性，算法思维强调的是计算过程，网络思维强调的是关联，系统思维强调的是整体性。而数据思维强调的是物理世界和数字世界的反映性，数据是对物理世界的反映。
数据推断：根据数据的趋势或规律进行推断和预测。数据应用：数据利用：将数据应用到实际问题中，比如解决实际生活中的数学问题或科学问题。数据总结：对数据处理和分析的结果进行总结，得出结论或提出建议。这个思维导图能够帮助学生了解数据处理的基本步骤，培养他们对数据的收集、整理、呈现和分析能力。
乔丹·莫罗在《数据思维》中给出了“数据认知素养”的概念：对数据进行阅读、用数据语言开展工作、对数据进行分析和用数据进行沟通的能力。在这个概念中，包含了“数据认知素养”的四个特征，了解了这四个特征，我们就知道了什么是“数据认知素养”。特征1 ：阅读数据。
数据思维是指把营销过程中的各项因素转化成数据进行研究。数据实际上是营销的科学导向的自然演化。定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面。
学习数据处理和分析技术：掌握基本的数据处理和分析工具和技术对于培养数据思维至关重要。这包括学习使用电子表格软件（如Excel）进行数据处理，学习数据分析的基本概念和统计方法，以及使用更高级的数据分析工具（如Python或R语言）。通过这些工具，可以更深入地探索和理解数据。
