數據思維 : 人人必會的數據認知技能

版權歸作者所有，任何形印度裔美籍統計學家拉奧曾說：“總有一天統計也一定會像聽說讀寫一樣，成爲文明社會公民的一種必備能力”。如果是前幾年，聽聞此話，我估計會有幾分不在意和不以爲然。而大疫情時代和數據時代的當下，我卻不敢如此認爲了。 大數據和人工智能、通訊技術與雲端技術等高速發展，手機的各種應用無疑是縮短了我們與其他人的距離，讓聯繫更加方便，讓信息更加透明，讓對話溝通更具有即時性。 新科技的融入和數據時代的到來給人們帶來便利的同時，但給一些未能及時適應變化的人帶來困擾和挫敗感。前段時間新浪財經報道，4650家上市公司中，有1697家企業進行了裁員，裁員總人數超過90萬人。跟不上數據時代變化的企業和個人，慢慢在被社會淘汰。 而如何能更好的適應時代的發展、企業的要求，喬丹·莫羅在《數據思維》裏提到，數據思維可以幫助企業和個人提高競爭力，促進企業文化和個人能力發展。 喬丹·莫羅，PLURALSIGHT的數據、設計和管理技能主管，也是數據素養領域的全球開拓着，被公認爲是“數據認知素養之父”。而《數據思維》正是他的著作。 在書中，他用三部分對數據思維進行了闡述：數據的重要性、數據認知素養、數據處理技能。 他認爲，社會發展離不開數據，企業的發展離不開數據，個人的工作和生活更離不開數據。數據認知素養。數據無處不在，數據的應用隨處可見。 1、利用數量解析四層次，實現企業迅速發展 喬丹·莫羅將數量分析分爲四個層次，即描述性數量解析、診斷性數量解析、預測性數量解析、指導性數量解析。 近日，金融類電視劇《槓桿》熱播，劇中胥楓正是一個證券公司的一名部長。在劇中，胥楓利用一系列的證券數據匯總表得出某隻股票的走勢，走勢起起伏伏，結合該公司近期決策和平臺動態，判斷出造成股票起伏的原因。於是，做出了該股票即將告別低谷、即將走高的判斷，果斷買入，並指引公司和股民合理投股，最後賺了一大筆錢。 胥楓觀看的證券數據匯總表就是一種描繪性數量分析，這些數據信息表明“過去都發生了什麼”。 該公司近來的決策和平臺動態，分析出原因的過程正是診斷性數量解析，告訴我們“爲什麼會發生”。 胥楓做出判斷股票即將告別低谷、即將走高的這一判斷，就是預測性數量分析，讓我們知道“將會發生什麼”。 指引股民和公司進行合理投股，正是指導性數量分析，意爲“告訴組織應該怎麼做”。 胥楓正是靠着數量解析四層次，幫着股民和公司一起創造了收益。在實際工作中，我們應用數量解析四層次的例子比比皆是。 老師靠着一張張作業張看出學生的知識點不足之處；營銷主管靠着數據庫和業務銷售量判斷出顧客購買傾向；博主利用大數據熱榜來選定下一話題等等。 數量解析四層次不僅對於個人有用，而且對於企業的發展更有用。掌握數據分析四層次，讓企業發展得更快、更迅速。 2、提高數據認知素養，提高個人競爭力 學校的班主任老師A和B，老師A熱愛學習，除了完成本職工作之外，還自學了ps和運營起了個人公衆號，老師B覺得帶班很累了，有時間像A一樣折騰這些“沒用東西”，不如多躺一會。於是B除了本職工作，什麼也不願意多做。 結果一次偶然學校活動，需要做一期學校活動公衆號，老師A利用空餘時間上交了好幾幅美圖，甚至還幫忙設計出了公衆號初稿，被校領導誇獎了一番。 老師A正是因爲對於新知識新數據的重視，決定提高自己的非專業能力，不斷學習其他知識，掌握了對PS和公衆號的數據信息，提高了自己的數據素質，最終“脫穎而出”。 老師A和老師B正是因爲對數據認知差異的不同，而選擇了不同的工作方式和生活方式，最終影響到了個人競爭力。 喬丹·莫羅認爲個人對數據的認知差異和掌握程度造成了數據技能差距，而數據技能差距的出現導致了個人能力的差異性和企業發展的不平衡性。 無論是對個人而言，還是從企業發展的要求考慮，重視數據，提高數據認知素養，都勢在必行。 3、保持3C，提高數據認知素養 數據對我們的工作和生活都很重要，那麼如何能提高數據認知素養呢？ 喬丹·莫羅在《數據思維》給出了答案：保持好奇心、創造性、批判性思維。 此外，還需要運用四大數據認知素養特徵（閱讀數據、用數據開展工作、分析數據、數據溝通），加上數量解析四層次來考察數據認知素養3C。 只有產生好奇，才能產生興趣，而興趣促進創意的誕生、改變的發生。不斷產生好奇心，產生想去了解更多事情的衝動，能更好的幫助我們打開“通往世界的大門”。 “人是數據認知素養的本質”。創造性意味着破舊成新，跨越傳統的想法、規則、模式、關係等，創造出有意義的新想法、新形勢、新方法、新解釋等。 保持創造性，可以在閱讀數據時候發揮更大的想象力，促進不同的理解性差異，帶來更多可能性；在數據開展工作時，創造出更多的簡潔、快速的工作方式，促進工作高效率。 數據認知素養提高手段之三就是保持批判性思維。運用批判性思維，可以讓我們更客觀的角度去思考問題、做出決定，判斷出分析是否可靠而周全，確保決策可行且科學。 寫在最後： 我們正身處變化之中，時刻面對各種數據。我們不僅要直視變化，而且要不斷學習新的數據思維，提高個人的數據認知素養，讓自己成爲不斷發展的學習型人才，爲企業、爲社會創造更多的價值。

斷斷續續讀了三遍，不是書太難，而是數據思維對自己是個新鮮事物。邊讀邊結合工作思考，讀不下去了又換着別的書讀，總算讀完了。 這本書不是學習數字化知識的入門書，而是基礎書，是對數據思維的深入思考。既然是基礎，意義非常重要，學習新知識必須弄明白的理論性和概念性東西這裏基本齊全，教給我們認識數據是什麼、怎麼培養數據認知素養。 主要概念有 -數量解析四個層次（數據分析、數據驅動）：描述、診斷、預測、指導 -數據認知素養定義四要素：閱讀數據、用數據開展工作、分析數據、數據溝通 -數據認知素養主要構成：數據與數量解析策略（數字戰略）、數據科學、數據可視化、高管團隊、文化、數據治理、數據質量、數據倫理與管制等等 -數據認知素養學習步驟 -3C 原則：好奇心 創造性 批判性思維 -數據知情決策（驅動）六個步驟：提出問題、獲取數據、分析數據、整合分析、給出決策、開展迭代 數據技能策略：商務智能BI如Tableau MP BI Qilk Quick BI 、人工智能、機器學習算法、大數據、嵌入式分析、邊緣分析、雲

作者只是呼籲人人都應該具備數據認知技能…

結論：不值得看，完全浪費時間 這本書看了標題，覺得還值得讀讀，但沒想到看了前面結章節，發現太爛了 作者講的太水了，感覺是給剛畢業且沒有數據分析經驗的人讀的，稍微有點經驗就覺得講的太淺太次了，果斷差評，這本書不用再看了，完全浪費時間。

數據思維有多重要？ 前陣子讀完《終身成長-未來職場的7大核心競爭力》，關於數據思維的點就一直觸動着我。數字化作爲核心競爭力之一，需要我們能“抓住數字化帶來的可以改變未來的機會” 爲了不被時代拋棄，學習數據思維，提升數據素養已經刻不容緩。 不是什麼祕密了，我們已經陷入了技術和數據的汪洋大海之中。當你走在大街上，稍微留意一下身邊來來往往的人，幾乎沒幾個不在低頭看手機，這已經構成了城市的一道風景線 作者【喬丹·莫羅】指出，隨着技術的進步，互聯網、物聯網、電子商務、社交網絡、智能通信工具的發展，我們已經生活在了這樣一個時代：數據已經成爲社會管理、企業管理乃至我們個人生活中的“新石油” 2020年受COVID-19（新型冠狀病毒）影響，世界經濟一夜之間崩潰和發生轉變，組織和個人都需要變得更好、更快、更敏捷。我們需要開始做出新的、更明智、更敏捷的決策。 ——這都需要數據驅動的決策來幫忙 什麼是數據認知素養？ 數據認知素養是對數據進行閱讀、用數據語言開展工作、對數據進行分析、用數據對話溝通的能力。 什麼是數據解析的四個層級？ 數量解析可分爲四個層次，即描述性數量解析、診斷性數量解析、預測性數量解析和指導性數量解析 數據知情決策框架的6個步驟 提出問題、獲取數據、分析數據、整合分析、給出決策、開展迭代。 作爲一本提升數據認知思維的書，作者還爲我們科普了一些數據方面的熱詞，包括數據驅動文化、商務智能BI、人工智能、大數據、嵌入式分析、雲、邊緣分析、地理分析等。最後書上也給出了開始學習數據分析的路徑。 這本書適合新手從零開始建立數據認知思維，讓我們瞭解數據關聯着個人財富，關聯着在職場未來的發展，關聯着在未來社會生存和立足，雖然文字有點環繞繁瑣，但整體瑕不掩瑜，值得一讀。

這是一本數據思維的入門讀物，沒有講解如何進行數據分析的“術”，而是在“道”的層面闡述了什麼是數據思維、數據思維的重要性以及如何建立數據思維。數據思維其實並不神祕，在生活和工作中我們多多少少都會用到。只是隨着數據從少到多、從小到大，如何通過更有效地方法利用數據達成目標，已經成爲必須要具備且不斷提升的能力。 比相信數據更重要的，是不要迷信數據。最初是我們能想到，但不會利用工具使用數據；之後是我們學會利用工具，卻迷失在數據的星辰大海中，在炫技的同時忘記了來時的路。數據也好、分析工具也罷，到頭來決定高低的還是人。不要盲目自大，也不要妄自菲薄，終身學習纔是正解。

基本上都是一些老生常談的理論，對實際工作沒啥指導內容

被推薦來看的…哎。整體篇幅論點太過於概括，如有一個完整落地的實踐案例能深入展開說明應該會更有說服力。所以僅限粗淺閱讀有所瞭解，理論結合實踐是很難了。 基本圍繞着數據解析的四個層次（描述性，診斷性，預測性，指導性）和數據認知素養的四大特徵（閱讀數據，用數據開展工作，分析數據，數據溝通）來展開的，後續較大量重複說明和其關係，不夠清晰且邏輯性也不強，似有關聯但更想湊字數。超多解釋來自於Google系列 感覺很多提出的觀點解釋地也不是很清楚…可能由於是譯本，有些地方讀着也挺奇奇怪怪的…

太囉嗦了 沒啥核心價值，只說要有數據思維沒有實操指導和思路指導

太次了這本書，巨水，不知道我這看了個啥，反覆強調數據思維的重要性，有用的乾貨是一點也沒有！ 我在看了一半終於忍不住看一下目錄找找哪裏會有具體案例或者有用的思考方式，然而沒有！ 整本書唯一讓我過多停留的如下的一幅畫，因爲我真的沒看到老奶奶在哪！（見366頁） 還記得是被推薦看的，看完真的悵然自己失去的一小時….太水了….