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咱接着昨天的内容继续聊。还是从宋世君大佬分享内容中获得的灵感。有个同学是这么问的：
世君老师好，我想提问：作为数据分析师如何检验自己的水平或者能力？因为数据分析师个人认为最重要的是思维，但是思维又是一个很虚的内容，不像研发岗位，有非常确定的知识体系。
这个问题很有意思，宋世君大佬是从数据能力层面上解释的，我就不狗尾续貂了。我们今天来聚焦一下“数据分析思维”。欢迎大家加我微信：shirenpengwh ，一起探讨大数据相关技术。每天一篇原创，分享给大家，我们一起学习，共同进步。
但凡要是问一个数据分析师，他肯定可以给你扯出来一堆的内容。比如：一定要看数据！要数据指导运营！要数据化管理！要科学决策！
抱歉哈，这叫口号。而且这些口号除了咱数据分析师之外，别人都不会真正放在心上的。
有算法的同学深思熟虑了一下，说：数据分析思维就是信息、情报思维，获取更多信息，知道更多的细节，然后作出合理的推断。
这个回答好像很赞哦！不过，这些不是数据分析思维本身，而是它的目标。如果把目标当做思维，每个八卦er都是数据分析师，那些狗仔队简直可以成为数据分析大神了！甚至娱乐界还有“谣言”=“真相”的说法。
也有数分的同学会给出比较干的内容：数据分析思维就是细分、对比、结构化、递进、相关性，是AARRR、是漏斗模型等等。这个就比较接地气了。可不是么？我们做数据分析其实说来说去也就这些手段。
这对吗？也不对。这些都是实现的手段、方法论，是属于“术”的层面。
技术同学站出来了，那就是做各种数据产品，什么固定报表、多维分析、即席查询、大屏展示一应俱全，做到数据即是服务，这总该对了吧？
这也只是数据分析的工具而已，是“器”的层面。数据产品做好了，肯定是能提升数据分析的效率、增强数据分析的能力。
以上的口号、目标、手段和工具，都不是数据思维，而是数据分析的一个个的侧面。
我们继续思考：这一切的本质到底是什么呢？前面好像没路了。
好在我们有万能的哲学。我们得借用一下哲学的研究方法：
抽象是哲学的根本特点。一切具体的存在和发展都必须遵循抽象的规律；一切具体的应用学科都应该遵守抽象的哲学原理，但这必须以哲学原理的正确性为前提。
好，就用抽象这个工具继续思考，我们先总结、归纳，然后再抽象，这是自下而上的归纳法。然后抽象出来之后，再自上而下的往下演绎，验证一下我们思考的结论是否正确。
因为是归纳法，那这些东西要多少有多少，穷举当然是一个好办法，但是篇幅有限，我们选择最优代表性的就行了。
我们先把各种AARRR、RFM、帕累托、四象限等抽象一层，就得到了业务分析模型，是用一个个固化的结构来解释数据表现；
我们把聚类、分类、预测等抽象一层，就得到了算法模型，是用一个个数学公式来实现数据的演化；
把对比、细分、结构、递进抽象一层，就是数据分析方法，是用一个个技巧发现数据表达的内在含义；
把数据地图、固定报表、多维分析报告、大屏、A/B Test抽象一层，就是数据分析工具，是用一个个系统提升我们分析的效率。
我们把业务分析模型、算法模型、数据分析方法、数据分析工具等再抽象一层，是什么？
有同学瞬间就通透了：哇，这不就是数据分析思维吗？抱歉，我们不需要名字。抽象一层之后叫啥其实无所谓，叫数据分析思维、叫数据思维、叫干饭思维都无所谓。我们真正在意的是再抽象一层之后，这一层的核心意义是什么？
我思考的结果是：不管是用业务模型来解释数据表现、还是用数据公式实现数据的演化、还是用技巧发现数据表达的含义、抑或是用工具提升我们数据分析的效率，本质上都是在做同一件事：一刀劈开是非对错。
很多数据分析高手都曾说：数据分析其实就是把定性的事情转变为定量，这样我们就能够更具象化、标准化，能横纵对比，能细化放大，能把复杂的事情简单化。
这很对，也是数据分析的核心价值所在。
但是！我们量化分析之后呢？做什么？还是得回到我们最终用户身上，告诉他，这样好，那样不好，为什么。这么对，那么不对，为什么。
很多数据分析师还总结一个原则：只描述事实，不做判断。其实我认为不太恰当。在量化阶段的确需要这样做，但是在往下落的时候你还是只描述事实，不做判断，这样是没信服力的，价值也有限。另外还有一个恶果，就是描述事实谁都会，业务/运营就会说：你把数据给我就好了，我自己看。
所以我们必须要有这惊天一刀，劈开混沌，分清是非对错、好坏善恶。数据领域本来就有这个词，这就是“建模”。
本来想举几个例子，可是自己公司的例子不能举，别人公司的例子又拿不到，非常恼火。不过有个非常好的角度可以给大家剖析一下举例子一定要真实的吗？未必！我们既然是想证明“一个模型如何说服别人”，那么反面的例子也是OK的，对不？
比如最典型的沃尔玛“啤酒+尿布”的虚假案例（注1），到现在仍然是大数据发现商机的典型案例。他们就是通过“啤酒+尿布”这个奇特的建模角度告诉大家这样的商品组合很好。你看，用户很买账！没有人在乎这是一个虚假的例子！但是如果你给一张表格，然后读数，用户大概率会开始低头玩手机的。
这一点我们确认之后，再往下演绎试一下。既然数据分析思维的核心是一刀劈开是非对错、好坏善恶，套用一个词就是“建模”。那数据分析思维往下细化应该有哪些呢？
其实我们想来想去无非还是那些，方法论、资源、流程、工具、原则等等。那再往下拆解呢？当然也能拆解出来很多内容了，比如：
OK，回到最开始那位同学提到的那个判断：“数据分析思维又是一个很虚的东西...”
数据分析思维很虚吗？在我看来，非常的实！无比的扎实。数据分析通过量化，把大众认知中的定性思维转变为定量思维，从而让我们更容易理解数据、看懂数据、比较数据。但是我们千万不能站在量化的高台上俯瞰用户，这样用户会离你原来越远。
我们还需要加一步，对数据和业务进行建模，一刀劈开是非对错，好坏善恶，回归到用户的二元认知中。告诉他们这个好，那个不好，为什么。这样用户才会信服你，认可你，接纳你。我认为这才是数据分析思维的核心奥义。
注1：Daniel J. Power：What is the "true story" about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers?
(http://www.dssresources.com/newsletters/66.php)
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