数据分析的过程最重要的是要通过数据分析工具或者数据分析方法将数据转化为信息，大量的数据本身是没有价值的，怎么让它们的价值得到实现，就是从这些数据中得到想要的信息。在进行数据分析的过程中，必须要遵循以下五个思维方式。
第一、对比思维
这是数据分析过程中基本的思维，很多时候你要通过横向或者纵向的对比，才能知道数据哪里有异样，单单看一个数据是看不出来的。
第二、拆解分析思维
按照字面上的意思就是将影响的因素进行分解，或者拆分，对不同的影响因素在进行深入的分析，这样就会在细节上使得大数据分析的结果更加的清楚，例如用户行为的分析，可以再拜访率、客单率、客户满足度等多维度进行分析。再举一个例子对于数据流量的分析，可以通过免费的流量以及需要费用的流量，其中还可以按照不同的类目进行分析。
第三、减少分析维度
很多事情都要遵守适量的原则，对于数据的分析维度也是，有的事物有多重的影响因素维度，但是这些维度我们并不是每一个都要进行分析，只要找到其中有关联的指标，如果数量还是很多的话，还要从这些关联的指标里面去找到哪些关联性最强、代表性最佳的数据分析指标，我们不在量多，只需要有用的维度。
第四、增加分析维度
有人可能会说，这不是和上面一条相反吗，一会要降低，一会要提高，到底是要怎样，增加维护和降低维度是相对的，有降低的情况，如果分析的结果不够准确，或者不能满足数据分析的更高的要求，那么想要对数据进行进一步的运算，就必要多加分析维度进行数据分析。
第五、逆向思维
可以说逆向思维也是一个假设的思维，当我们不知道结果是什么样，或者分析不知道从哪里入手的时候，就是时候使用逆向思维了，我们假设结果已经有了，通过假设的结果，进行过程的分析。
