1+12的数据思维

1、1+12 的数据思维数据思维，对很多数据产品经理来说是既许多熟悉又陌生的词汇。什么是数据思维？怎样应用领域数据思维？本文将从四个角度成功进行分析，希望对你有帮助。笔者的风格就是喜欢在开头和大家聊一聊闲话，以前经常看笔者文章的小伙伴比较熟悉。从 2021 年 11 月份结束到现在2021 年 6 月份一直处于封笔的状态，一来是不想江郎才尽，二来是不想盲目输出杂乱的蠢事误导大家，三来是想专心在数据上有所感悟，有所得。所以，笔者到今天为止，才正式开始提笔，上写一写这段时间来的所得，另外后续，也是不定期更新的方式吧，但是这次笔者会更加邹曦勤奋的。但是这些学会了真的有用吗？笔者在这里回答，的确有用。这些

2、都属于数据即使产品人的工具，是手段，这些是借助于表达自己数据思维的一种手段。就像语言一样，你只有借助语言表达这项能力才能有效表达出你的生存能力想法，也就是思维模式。那么什么是数据思维呢？案例一：比如我们的物理学家喜欢用公式来表达自然现象的规律，对星体的动力描述的公式是E=mc空我们可以用这个公式来计算出每一个物 体所具有物体的阻力大小，即对物体的动能图表进行了数据化的描述，也就是具体的数值标签。这样，我们可以非常精确的描述物体的大小，而不是用语言的概念性的描述“大、很大、非常大”的词汇，给人的印象就是很模糊，而且非常抽象。所以事实上在中学的时候，学校就已经我们了数据思维的方式，就是对所有可见的

3、好像，不等式都需要一个具体的数值或者公式来描述。案例二：比如我们的数学学家，建立坐标系来描述图形形状，比如圆、椭圆、双曲线，确实是用坐标系来标准化标准化表达图形的形态。这样的好处就是，我们可以用数据化的方式来表述的形态，比如图形的夹角是否为 90 度，只需要通过图像夹角的两条边在坐标系中的斜率相乘是否等于 -1 来描述夹角为何为 90 度。所以通过这些案例，我们阐述下来就是，对自己所遇见的事物，能通过数据化的方程组或者数值来表示的一种思维，就是我们当前最需要的原始数据思维。比如点击率=点击次数/ 页面曝光次数，这就是数据化的公式。当我们具备数据之后化思考之后，我们所察觉到的就是一个数据世界，这

4、个世界中的一切通过数据衡量之后，就需要我们进一步对这些数据财富进行采集和应用。首先，我们要知道，这个世界上才的所有东西，最后都是服务于人类社会的更好的生活和更好的发展，也就是需要不断解决人类通往这个困难的过程中的目标和问题。因此，数据的应用也需要具备目标。一般来说分为两类目标：一是解决问题，二是发现问题并解决问题。第一类的解决问题无非是遇到了明显的困窘问题或者困境的时候，通过不断搜集数据来寻找根本原因，从而对症下药，解决问题。比如，日活上来了，但是转换率却一直没有变化，这就是问题。第二类的发现问题并解决问题，就是需要对当前的情况有一个解剖性的了解和，从而找到进化的道路，成为一个新物种，占领市场

5、蓝海。比如，拼多多通过对当前电商的数据结构发现有绝大部分的五线城市、农村等地方都没有被电商所覆盖，因此拼多多着力覆盖这部分的人群，从而发展成为了如今堪比淘宝的庞大体量。其实，我们一旦对这个世界进行当今世界数据化之后，就不会会陷一片数据的海洋之中，让人云里雾里，无法更好地利用数据，更无法挖掘数据的价值。这里，笔者想说，要穿越数据的深渊，只能始终如一，就是从自己遇到的问题所需要的最直接的环境问题数据入手，来分析解决。就像淘宝的芝麻信用一样，刚开始也只是通过呗的还款行为来打分，由于业务不断提高的不断发展战略以及认知的不断提高，才慢慢发展到现在的综合的评分协调机制。所以，我们只要在能见到的蛮荒范围内，一步一个脚印行走，快速试错和迭代优化，就能越来越多的发掘出数据的价值。数据并非多么诡异的东西， 1+1=2是数据， 2 ， 4 ， 6， 8 这种规律也是数据， 2， 3， 5， 7 这种质数也是数据，指数函数变化也是数据公式，欧拉函数也是数据公式，从简