干货大数据分析的九种思维方式是：
1. 数据驱动思维：在大数据时代，数据已经成为企业决策的重要依据。因此，我们需要具备数据驱动的思维，通过收集、整理和分析数据来发现潜在的商业机会和风险。这种思维方式要求我们关注数据的质量和准确性，避免因为数据错误而导致的错误决策。
2. 用户中心思维：在数据分析中，我们需要关注用户的需求和行为，以便更好地了解他们的需求和期望。这种思维方式要求我们关注用户的行为模式和需求变化，以便及时调整产品或服务以满足用户需求。
3. 价值导向思维：在数据分析中，我们需要关注数据背后的价值，而不是仅仅关注数据本身。这种思维方式要求我们关注数据的价值和意义，以便更好地利用数据为企业创造价值。
4. 创新思维：在数据分析中，我们需要关注新的方法和工具，以便更好地处理大数据。这种思维方式要求我们关注新兴的技术和方法，以便不断更新我们的技能和知识。
5. 系统思维：在数据分析中，我们需要关注整个业务流程，以便更好地理解数据之间的关系和影响。这种思维方式要求我们关注业务流程的各个部分，以便更好地协调各个部分的工作。
6. 因果思维：在数据分析中，我们需要关注因果关系，以便更好地理解数据的影响和作用。这种思维方式要求我们关注数据之间的因果关系，以便更好地预测和控制数据的变化。
7. 预测思维：在数据分析中，我们需要关注未来的发展趋势和变化，以便更好地应对未来的挑战和机遇。这种思维方式要求我们关注未来的发展趋势，以便更好地制定战略和计划。
8. 可视化思维：在数据分析中，我们需要关注数据的可视化表达，以便更好地传达和解释数据的含义。这种思维方式要求我们关注数据的可视化表达方式，以便更好地与非技术背景的人员进行沟通。
9. 批判思维：在数据分析中，我们需要关注数据的准确性和可靠性，以便更好地识别和纠正错误。这种思维方式要求我们保持警惕和怀疑的态度，以便更好地发现和解决数据问题。
