【CC说】数据认知素养

所谓的“四次工业革命”，分别指的是“18世纪第一次工业革命的机械化”、“19世纪第二次工业革命的电气化”、“20世纪第三次工业革命的信息化”以及我们现在所处的“智能化”四个阶段。一次次颠覆性的科技革新，带来社会生产力的大解放和生活水平的大跃升，从根本上改变了人类历史的发展轨迹。

已经开始的第四次工业革命是趋近于无人化大生产，而其中数据就是新时代的石油。

“人类进入数据经济时代，数据的重要性已毋庸置疑，数据成为与土地、劳动力、资本、技术等一样重要的新型生产要素，正在各个领域发挥着倍增器的作用。”

《数据思维》的作者乔丹·莫罗，Pluralsight的数据、设计和管理技能主管，也是数据素养领域的全球开拓者。他热衷于帮助组织和个人实现它其数据及数量解析的潜能，被公认为“数据认知素养之父”。

他提出的data literate是人人必会的数据认知技能，同时也是现代人必备的素养。

所谓数据素养是一种能力，包括：阅读数据资料和信息的能力，用数据开展工作或活动的能力，分析数据的能力，用数据进行表达、对话和沟通的能力。

在了解什么数据认知素养前，先学习一个针对于数据有一个数量分析的框架。

“数量解析”，指的是对数据或统计数据的系统计算分析。

数量解析存在四个层次，分别是描述性数量解析、诊断性数量解析、预测性数量解析和指导性数量解析。
1.描述性数量解析（反映了过去发生的事情）：比如每月呈现的月收入仪表盘、点击率季度营销报表等等
2.诊断性数量解析（告诉事情为什么会发生）：比如当销售主管看到销售出现一个不错的环比增长，数据分析师分析后告诉他是因为一项新的激励方案带来了更多的收入。
3.预测性数量解析（告诉将会发生什么）：比如建立新模型，使代表能够准确了解销售和收入方面的情况
4.指导性数量解析（告诉组织应该做什么）：让系统帮助我们知道自己应该做什么

数据认知素养是指：对数据进行阅读、用数据语言开展工作、对数据进行分析和用数据开展争辩的能力。

image.png

除了数据认知素养在数量分析四层中都有应用以外，数据认知素养还有3个C的问题

• 好奇心 curiosity
• 创造性 creativity
• 批判性思维 critical thinking

主动与被动的心态做数据/数量分析，培养主动的心态来进行数据提前预测。