9种让你受益终身的数据分析思维!

2023-03-24 00:13:08 来源: 数据不吹牛

大家好,我是小z,也可以叫我阿粥

前排提示:文末送2本数据分析思维的好书~

如今这年头,没点数据分析思维,真的很容易陷入职业发展瓶颈!


(相关资料图)

对于一名普通的职场人来说:

如果缺乏数据分析思维,就容易陷入“只看眼前、表象和局部” 的状态。

而如果具备数据分析思维,就不仅能够看到事物发展的起因,还能够看到事物变化的趋势,看清楚事物发展的全局。

掌握数据分析思维,可以发现事物背后的逻辑,化解现实中的难题。

而且数据分析思维具有规律性和相对稳定性,掌握这个技能,能够经得起时间的检验,不容易过时,让人受益终身。

既然数据思维这么重要,那么今天就和大家分享《数据化分析:用数据化解难题,让分析更加有效(全彩)》一书的作者林骥老师总结的9种受益终身的数据思维!

为了方便理解和记忆,林骥老师把数据分析的 9 种思维分成以下 3 个模块。

第 1 个模块:理解现状,包括 3 种思维,分别如下。

目标思维(Goal-directed thinking)

对比思维(Antithetical thinking)

细分思维(Partitional thinking)

这 3 种思维的英文首字母缩写是 GAP,代表看见现状与目标之间的差距。

第 2 个模块:分析原因,包括 3 种思维,分别如下。

溯源思维 (Original thinking)

相关思维 (Relevant thinking)

假设思维 (Supposed thinking)

这 3 种思维的英文首字母缩写是 ORS,代表洞见更多潜在的可能。

第 3 个模块:预测未来,包括 3 种思维,分别如下。

逆向思维(Backward thinking)

演绎思维(Deductive thinking)

归纳思维(Inductive thinking)

这 3 种思维的英文首字母缩写是 BDI,代表预见指数变化的趋势。

数据分析思维的英文是 Data Analytical Thinking,英文首字母缩写是DAT。我们得到一个重要的公式:

DAT = GAP + ORS + BDI

01

正确运用数据分析思维

提升 3 次认知能力

从数据中获得有用的信息,从信息中获得有效的知识,从知识中获得有益的智慧,这是一个价值从小到大、难度由易到难的过程,也是发现问题、分析问题和解决问题的过程。

数据是原始的、未经处理的事实,不经分析的数据,如同地底下未经开采的石油, 存在却没有价值, 需要运用数据分析思维,才能把它的价值充分挖掘出来。比如,上海的气温是 39 摄氏度,如果缺乏相关的背景信息, 就不知道这个数据想要说明什么。

信息是带有逻辑的数据组合,帮助我们“知其然”。比如,上海的气温是 39 摄氏度,比前一天上升了 6 摄氏度,天气很热。

知识是基于信息的理解,帮助我们“知其所以然”,知道信息背后的原因,从而建立起对世界的正确认知。比如,上海的气温是 39 摄氏度,比前一天上升了 6 摄氏度,天气很热,主要原因是阳光直射到地面。

智慧是预见事物发展的规律,帮助我们见微知著,预测未来,知道哪种选择是最好的,以及知道怎么把知识应用到实际的工作和生活中,做到知行合一。比如,通过天气预报了解明天的天气情况, 可以提前做好相应的准备,高温天气要预防中暑。

如果大家学会正确运用数据分析的 9 种思维,就可以在提升思维能力的过程中,同时提升 3 次认知能力跃迁。

02

经过 3 次跃迁

创造更大的价值

作为职场人,要想创造更大的价值,必须经过 3 次跃迁。如果跃迁不上去,就很难提升高度。

第 1 次跃迁,是从数据到信息,即从点到线的过程。此时数据像一些零散的拼图, 杂乱无章地堆放在一起, 如果没有特定的环境, 数据本身没什么用。

第 2 次跃迁,是从信息到知识,即从线到面的过程。当数据之间建立联系后,就上升到信息层级, 拼图开始显现形状, 当两块拼图拼在一起之后,两个点就连成一条线。当我们在某种特定的环境下,对信息进行分组,生成一个更复杂的实体时,就创造了知识,让我们能够从拼图中可以看到更有意义的事物。

第 3 次跃迁,是从知识到智慧,即从面到体的过程。当多块拼图拼在一起时,多条线就组成了一个面。技能像拼图的另一面,如果缺乏知识的引导,盲目地进行拼图,那么结果可能会非常浪费时间,也未必能得到完整的拼图。知识注重的是记忆和理解能力,而技能注重的是动手能力,需要通过实践提升。比如,知道拼图的方法,这属于知识层面,如果能够亲自动手拼完拼图,则属于技能层面。从知道到做到,中间有一道鸿沟。

只有经过 3 次跃迁,才能看到一幅包含立体画面的拼图,形成“点、线、面、体”的共振。

一个有智慧的人,通常会从当下的数据“点”出发, 找准自己的位置,朝着正确的方向画“线”,获得有用的信息线索,扩大自己的知识“面”,做到知行合一,形成三位一体,经过日积月累, 就能取得更大的成就。

一种数据分析思维有时有多种用途,如对比思维可以用来理解现状, 也可以用来分析原因,还可以用来预测未来,只是在不同的数据分析场景中,侧重点可能会有所不同。

此外,在运用数据分析思维解决实际问题时, 往往不是只运用一种思维,而是需要多种思维相互配合。让你透过现象看本质,找到问题的根本原因,避免被收割“认知税”。

关于这9种数据分析思维的具体用法,请在《数据化分析:用数据化解难题,让分析更加有效(全彩)》这本书中寻找答案!

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本书特色

本书是作者对15年从业经验的高度总结:

思维+方法+模型+案例

思维:面向职场人士,总结9种数据分析思维,涵盖大部分应用场景。

方法:针对数据分析初学者,分享作者的数据分析学习及精进之道 。

模型:基于实际的数据分析工作流程,套用20种经典的数分思维模型帮你扫清障碍。

案例:对书中介绍的思维和方法,给出生活中具体的应用案例,轻松易懂。

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