大厂都在谈的数据思维，到底怎么建立？

在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。

我们曾经都看到过这样的报道：

“某市的人均住房面积是120平米”“计算机行业人均年收入超过50万元”。

看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。

其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。

就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于iOS用户，所以他得出结论：在公司开发资源有限的情况下，他们应该投入更多精力（或者提高优先级）优化安卓版本。

我听完之后，倒吸一口凉气。这个决策执行下去，这个公司可能在投入了很多 Android 开发工作后，却无法有更多的收入回报，最终导致这个很有前途的小公司破产。

这个数据本身没问题，但是分析数据的逻辑出了问题。在现实生活中，很多人可能经常习惯凭直觉去决断，或者犯经验主义错误，所以最后各种踩坑、各种花式打脸。

要知道，数据获取只是第一步，很多人不懂的是分析，是数据背后的思维。

数据时代，思维为王。拥有数据思维的人，看到数据能够找出问题，找到规律，发现机会或做出决断，不仅可以用来记录历史，也可以用来预测未来。

该怎么锻炼数据分析思维？

数据思维非一朝一夕就能学会的，也不是死记硬背理论就可以的，关键在于要结合实际的场景案例去分析、应用，并培养系统的分析方法。

之前，我一直关注的数据大神“郭炜”，他是前易观的 CTO，易观大家都知道，专业做大数据分析研究的，他最近在极客时间上出了一个《数据分析思维课》专栏，把自己 20 年来的数据分析心法、思考方式、项目经验都浓缩在这里了。

专栏刚上线，我读了更新的几篇，除了必知的「数据分析基础原理 + 数据算法基础」等硬核系统的内容。它最吸引我的地方，就是他梳理了一条从「数据分析基础 → 数据算法基础 → 分析工具」的学习路径，并整理了 15 种数据思维图，帮你获得与数据工作者对话的能力。

而且，他还结合视频实操，分享了常用的数据分析工具图谱、基础分析模型、18 个提效的基础功法、先进的数据分析工具展望，让你能更好地了解数据和它背后的解释。用一句话来总结就是“案例+避坑+经验”，直接、实在。

真正的干货绝对不是纸上谈兵。只有把数据分析的相关知识“串”起来，扩大你的认知边界，挖掘隐藏在数据内部的真相，才能发现谬误，避开陷阱，练就一双看透本质的眼睛，更精准地决策，从而提升自身竞争力。