一说到数据思维，我们往往第一反应是，与我这样的普通人有什么关系？
我不是科学家、不是程序员、也不再高科技公司工作，要什么数据思维？那些知识太高深了，我学不会。
但事实真是如此吗？
在生活中，你是不是感觉到，手机地图估计你的行程时间越来越准；今年“双十一”，宝贝的送达时间越来越快；结婚登记之类要亲自到场的事项，越来越多地要通过App预约；提取公积金之类不需要亲自到场的事项，越来越多地可以线上自助……
所有的业务都越来越有套路，所有的平台都越来越比你更懂你，所有的甲方都越来越要求你提供数据服务，而所有的老板也都要求你提供数据洞察。
有数据思维，一切都是资源；没有数据思维，到处都是陷阱。
身处数据时代，自由行走江湖的本领，必须包括数据思维。有了数据思维，就能提出问题，形成解决问题的思路，然后利用数据服务或者与数据专家合作，最终解决问题。
这就是普通人数据思维的精彩应用——提出问题，挖掘资源，开展协作，推动闭环。
所以，不管你是否有数据思维，都应当问问自己：
“在这个智能时代，你是要当算法，还是要当数据？”
什么是数据思维？
数据思维就是使用数据来提出问题和解决问题的能力。简单地说，我们对掌握的数据知识和技能形成一些认知，这些认知就是数据思维，然后我们以这些认知为工具来思考问题、解决问题。
我们是依据我们的认知来思考的。这些认知来自我们对自己掌握的数据知识和数据技能的理解，我们会在不知不觉中被这些或明或暗的观念所限制。当然，如果认知升级，观念更新，就会发现新天地，也会产生解决问题的创意。数据知识和数据技能，虽然看起来是客观的，但对它们的理解和认知却是因人而异。这就是每个人的数据思维水平相差很大的重要原因。
在掌握数据思维之前，先要提高数据敏感度。
如何提高自己对数据的敏感度呢？有三个方法：
首先，养成习惯，有意识的替换原来的定性思考，改用定量的方式去思考、谈论和使用。
比如，见一个小姐姐远远地走来，你就不要说，“小姐姐好漂亮”，而要说“小姐姐颜值好高”。
感知数据的第一步就是建立对数据的亲近感。你可以把它当做是游戏，或者是思想实验，强迫自己进入数据世界，完成这一步才有可能领略数据世界的风景。
其次，要用量来定义质，从量的方面抓住事物的本质。
比如海洋酸化。科学家告诉我们，现在的海洋正在酸化。那么，“酸化”到底是什么意思呢？它对应表示的现实世界的情况到底是什么呢？是说海水是酸的吗？
我们先看看海水现在的酸碱度是多少。一测量，pH值是8.1。因为酸碱度的中间位置是7，比7大的都是碱性的，所以现在海水还是碱性的。但是，一百年前是多少呢？8.2左右。从8.2降到8.1，说明海水正在向酸的方向发展，所以是“酸化”，而不是“酸性”。
你看，我们一定可以找到一个关键量，这个量抓住了事物的本质，使这个事物得以与其他事物区别开来。这个信念就是数据思维最基本的认知之一。
第三，找到对应值
在很多情景下，对应值反映的是你对事物性质和原因的理解，理解不同，选择的值就可能不一样。但从数据思维的角度来说，你必须确定一个对应值，才能定义清楚你对事物的理解。
例如，根据人口学家的共识，老年人口，也就是60岁以上的人口所占的比例超过10%，就是老龄社会。这个10%就是对应值。
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