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！
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
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。
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！
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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