第一、描述思维
也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。
第二、相关性思维
就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。
第三、攻略思维
在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。
