说到数据，我们常常会听到数字化、数据思维等字眼，数据思维甚至被誉为未来“企业管理的第一思维”。都说数据思维很重要，那数据思维，到底是怎样一种思维方式呢？
这里引用《企业数据化管理变革》一书中的理解：
“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。”
通俗理解，数据思维是一种量化的思维方式，通过量化的数据来反映事实。应用到企业中，更多的是数据化管理思维，就是依靠数据发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题的管理思维。
01 数字感是数据思维吗？
先抛出一个问题供大家思考：面对数字序列2、4、6、8、10，你能迅速得出他们的共同点吗？
相信你会不假思索地回答：偶数。
没错，你的回答准确无误。
但接下来，要问的是：这真的算是数据思维吗？
答案是否定的。
这其实并非思维，而是人类与生俱来的数字本能。
无需教导，我们便能直观感受到西瓜大于芝麻，懂得权衡利弊，不因小失大。
在日常生活中，数字本能无处不在。
比如，在超市购物时，我们会本能地比较不同商品的价格和规格，迅速判断哪个更划算。面对促销活动，我们也能迅速估算出购买一定数量的商品能节省多少钱，这同样是数字本能在起作用。
然而，数字本能有时也会误导我们。
比如你想买一个12英寸的蛋糕，被告知售罄，店员说可以买两个6寸的。但实际上蛋糕的大小是按直径来计算的，面积则与直径的平方成正比。因此，四个6寸的蛋糕才等于一个12寸的蛋糕。
这些例子都说明，数字本能并不等同于数据思维。
数据思维是一种更为系统、深入的思考方式。
假如你经营一家小餐馆，数字本能或许能让你了解每天的营业额和成本。但数据思维则会引导你收集更多详细数据，如各菜品的销量、顾客的消费时段、菜品评价等。
通过数据分析，你可以发现哪些菜品受欢迎但利润低，需要调整价格或成本；根据消费时段合理安排员工工作时间，降低人力成本；根据顾客评价改进菜品或推出新菜。
总之，数字本能是对数字的基本感知和简单运算，而数据思维则是运用数据进行深入分析、发现问题并解决问题，从而做出更明智的决策，实现资源的高效配置。
02 高水平的数据思维什么样？
在《数据之巅》一书中，记载了一个发生在美国佛罗里达州某县的真实故事。当地的《太阳哨兵报》，尽管发行量不足23万份，却孕育了一位名叫萨莉·克斯汀的杰出记者。
2011年，萨莉的注意力被一起交通事故吸引：一位退休警察因超速驾驶导致严重后果。她深入挖掘，查阅了过去十年的相关记录，震惊地发现此类事件频繁发生，远非个例。萨莉敏锐地意识到，警察超速可能是一个被忽视的重大社会问题。
然而，如何证实这一猜测成为了难题。直接采访难以获取全面信息，而现场蹲守又效率低下且缺乏说服力。面对困境，萨莉没有退缩，她想到了一个创新的解决方案——申请公开警车使用数据。根据美国法律，公民有权了解公务用车的使用情况。
萨莉成功获取了110万条当地警车通过高速公路收费站的原始记录。通过时间记录和收费站间距，她计算出了警车的行驶速度，从而准确识别出超速行为。在专业数据分析人员的帮助下，她耗时三个月对这些数据进行了深入分析。
结果震撼人心：在13个月内，当地3900辆警车共发生了5100起超速事件，几乎每天都在上演。其中96%的超速速度在144至176公里/小时之间，按中国标准计算，超速幅度高达20%至50%。更令人惊讶的是，这些超速行为大多发生在上下班时间，表明警察超速并非出于执行公务的需要。
2012年2月，萨莉发表了一系列基于详实数据和深入调查的报道。她明确指出，由于工作需求和特权意识，开快车已成为警察群体的普遍习惯，甚至下班后也难以改变。
报道一经发布，立即在社会上引起了轩然大波。违纪警察受到了相应处理，包括警告、纪律反省、剥夺开车上下班权利等。在迈阿密市，更有38名警察受到处理，其中1名被开除，10名被停发工资。
萨莉的杰出报道也为她赢得了2013年度普利策新闻奖，这是美国新闻传播界最高荣誉之一。
03 如何训练自己的数据思维？
培养数据思维是一项长期且需持续实践的任务，旨在逐步塑造个人习惯与能力，进而提升决策的准确性。
首要之务是建立对数据的敏感度。在日常生活中，我们应主动搜集并分析各类数据。例如，记录月度消费以分析开销结构，识别节约空间；或追踪运动数据，如步数、时长及卡路里消耗，从而优化健身计划。这些日常实践能逐步培养我们与数据互动的习惯，增强数据敏感性。
接下来，掌握数据分析方法与工具至关重要。从Excel的基础函数与图表入手，学习数据整理、计算及可视化技巧。同时，理解平均数、中位数、标准差等统计概念，有助于更精确地把握数据特性。需注意的是，在分析数据时，应合理选择统计指标，如工资或存款的中位数而非平均值，以避免误导性结论。
案例分析是提升数据思维的另一重要途径。通过研究成功案例，我们可以学习如何从海量数据中提炼有价值信息，以及如何通过数据驱动决策。例如，电商平台如何利用用户行为数据实现精准推荐，或交通部门如何依据流量数据优化信号灯设置。这些案例能为我们提供宝贵的经验借鉴。
此外，积极参与项目实践也是锻炼数据思维的有效方式。在工作中，主动承担数据相关任务，加入数据分析小组，亲身体验数据处理的各个环节，并不断总结经验教训。同时，保持好奇心与质疑精神，审视数据来源、采集方法及分析过程的可靠性，确保数据解读的准确性。
最后，与同行交流分享同样重要。加入数据分析社群、论坛或研讨会，与同行探讨心得、分享经验，有助于拓宽视野，获得新启发。通过不断交流与合作，我们可以共同提升数据思维能力，推动个人与团队的成长。
| 内容来源：数据研究中心
结语
在浩瀚的数据海洋中，数据思维犹如一把钥匙，能够解锁数据宝藏的宝库。
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