大廠都在談的數據思維,到底怎么建立?
編輯導語:擁有數據思維,我們可以更加清晰地量化問題,推動后續的數據決策。那么數據思維可以如何建立?本篇文章里,作者針對數據思維的定義、價值、如何建立,以及不足之處等方面做了總結,一起來看一下。
上一篇《打假!偽數據分析思維大曝光》中,給大家展示了八種掛羊頭賣狗肉的數據思維,很多同學好奇:那真正的數據思維長啥樣?今天系統講解下。
一、數據思維小測試
數據思維既然名叫“思維”,那指的就是一種思考方式,而不是具體的某種代碼寫法或者算數公式。通過一些小問題,可以很容易測出來一個人的數據思維有多少。
比如某天,一個你的熟人哭喪著臉問你:“我炒股虧了100萬,咋辦呀!”
你會怎么回?
二、數據思維是什么
問一個簡單的問題,什么叫“虧”。如果大家真的跟股民聊天,就會發現,“虧”這個字在不同股民口中,差異非常大。至少有六種情況:
- 情況1:我看到一只好股票,猶豫了,沒有買,結果少賺了100萬情況2:我買了一只好股票,賣!早!了!結果少賺了100萬
- 情況3:我買了一只好股票,結果忘了逢高出貨,現在跌了,少賺了100萬
- 情況4:我買了一只好股票,結果忘了逢高出貨,現在跌了,凈虧了100萬
- 情況5:我買了一只壞股票,結果一直悶不吭聲,別人都漲了,少賺了100萬
- 情況6:我買了一只好股票,結果一入手就開始跌,凈虧了100萬
所以,真的認真思考的話,“虧”是很不嚴謹的說法?!疤澚?00萬”聽起來也有數字,可并不能準確地描述問題。這是一個有數據思維的人絕對不能忍的,一定是先弄清楚情況,再做下一步討論。
這就是數據思維的直觀感受:遇到問題,先試著用數據量化的形式準確描述。根據數據大小決定后續應對策略。
而很多人不會這么思考,比如遇到這個問題,很多人的第一反應是:
- 你買的哪支股票?我看看這只股票行不行?
- 你手頭還有多少錢?還有加倉/減倉的空間不?
- 你一共有多少資產?虧了100萬能把褲子虧掉不?
注意,這三種回答,其實都默認了自己心中的“虧了100萬”,與對方口中的“虧了100萬”是同一回事。跳過了確認環節,直接去到行動環節。
有趣的是,這也是三種典型的思維模式:
- 討論股票的是典型的產品思維,關注產品質量/性能/優劣。
- 討論加倉的是典型的銷售思維,重要的是干!干!干!
- 討論操作的是典型的運營思維,看操作手法,再折騰兩把。
如果把這四類人擺在一桌,你會發現他們的特點非常鮮明(如下圖):
三、數據思維的價值
實際上,凡是涉及大小、多少、高低、快慢等等評價的問題,都和數據有關。在解決問題的時候,需要隨時警惕這些形容詞,要做的數據思維也非常多。就比如“我炒股虧了100萬”,到底這100萬對于“我”意味著什么,仔細想想,也有很多情況(如下圖):
此外,光看總資產可能還不夠,因為總資產里,有可能很大一部分是房產/汽車/固定存款/貴重首飾等不能快速變現的。很多人手頭的流動資金沒那么多,虧了100萬可能把生活費都搭進去了,因此還得看資產結構(如下圖):
在這種由粗到細的思考中,你會發現:數據大小的變化,會直接影響決策判斷。
如果“虧”的僅僅是潛在收益,則只需安撫人心即可。
如果“虧”的是實錢,但是和身家比起來不足一提,你請他吃頓飯就好。
這就是數據思維的最大用處:通過量化的、精細的數據,把思考建立在事實之上,從而找到更有效的解決問題的辦法。人們常說:量體裁衣,看菜吃飯,其實就是這個意思。
實際上,這個題目里所包含的,需要用數據思維的地方非常多。注意,問題問的是:“怎么辦!”那么回答的應該是一個具體的做法,比如“不管他”,比如“快跑路”。從問題到應對策略,需要量化思考的地方非常多。
比如:
- 是不是目前大環境不好,誰炒誰虧?
- 是不是這個哥們本來就不會炒股?十炒九虧?
- 是不是僅僅在一支股票載了?還有翻盤機會?
這些都會影響到最后應對策略,也都因為數據的不同,產生不同的判斷。如果真的是十炒九輸的菜雞,那再多身家也經不起這么折騰。如果僅僅是一時失手,那還有翻盤機會。
甚至有可能在梳理數據的過程中,發現一些隱藏的真相。比如明明這哥們虧的是潛在收入,為啥還愁眉不展呢?排除了客觀原因,那很有可能是主觀原因。比如產生了自我懷疑,怕被老婆/朋友/親戚鄙視等等。這時候就能跳過表象,更深入地解決心理問題。
總之,利用數據思維,把問題認真梳理清楚,總有有益的。不但能解決桌面上的實際問題,也能發現桌面下的潛在問題。對工作和生活是大有幫助的。
要注意的是,數據思維,不是一個黑箱,不是一粒發財丸,不是一條“阿瓦塔克拉芙拉”這樣的咒語,而是通過認真細致的梳理,通過一條條線索推導出結論。最后拼起來一張完整的全圖。
比如虧了100萬,如果把各條線索都梳理完,可能有如下邏輯,同學們有空可以自己試試哦。
四、數據思維的不足
注意:數據思維并不是萬能的。從本質上看,數據思維是一種理性的、有邏輯的、講事實的思維方式。但并不是所有事情,都是依靠理性、邏輯、事實來做成功的。甚至有些學科,就是通過感性、沖動、情緒化來把事情辦成的。
- 比如營銷領域,就是用口號/包裝/宣傳,制造溢價,鼓勵沖動消費。
- 比如傳播領域,就是用筆法/包裝/故事,吸引眼球,制造轟動效應。
- 比如設計領域,就是靠創作者個人天賦與靈感,打造吸引人的作品。
所以數據思維并不能包打天下,特別是在社會科學領域。人們天生更容易被感性、情緒、沖動影響。
另一個大問題,就是獲取準確的數據實在太難,速度也太慢。很多情況下,我們只能靠有限的數據做決策,此時即使再有數據思維,也無法給出準確的答案。業務的敏感性,堅定的執行力,靈光一閃的直覺,都能成為制勝的因素。
五、鍛煉數據思維小技巧
鍛煉數據思維最好的方法,不是去看什么《底層邏輯》《核心思維》的書,而是在日常工作生活中,嘗試多問問題,多努力尋找數據。
當遇到數據的時候,多問:數據以何種方式采集?采集時間范圍?計算公式?而不是不管數據來源,張口就說:我就感覺這個數據不對,因為我沒看到……
當遇到大小多少快慢好壞一類判斷的時候,多問:指標是什么?標準是什么?而不是不管判斷標準,張口就說:我覺得對!/不對!
當遇到決策的時候,多問:我依據什么做決策?結果用什么衡量?要做到什么程度?如果條件數據大小變化,我會改變決策嗎?而不是張口就來:老夫從業十年,我說的就是對的,咱就這么搞。
雖然有可能找不到答案,但是練習多了,就會養成:遇事想數據的好習慣。在有數據支持的時候,就能做出更好的判斷。
當然,本文小測試只適合在平時開玩笑用。在面試的時候,問這種腦筋急轉彎式的問題,很容易把面試者繞進去。
#專欄作家#
接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。
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太厲害了