怎么培养数据分析的能力？

先从问题本身来回答一下，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，往往一个工作经验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。

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答案二：

最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。形成闭环，不断提升自己。

如何养成这样的意识呢？简而言之

事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；

事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；

事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备；

这样的意识就是：

事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；

事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；

事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力；

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，希望你可以理解。