《数据思维》——无处不在的数据


看了这本《数据思维》,才恍然发现,现实生活中,其实我们早已处处离不开数据了

比如每天看电视选台,直接遥控板选123

去超市购物 ,销售的商品 ,每一种都设置了条形码,直接扫码,就知道商品的名称格。

工厂里 ,条形码 ,料号 ,图号 代替产品名称。

人也逐渐被数字代替--你的工号, 如9523。

再比如,几乎人手一台的手机 , 一串数字 , 代表某一个人。

云空间 网络世界 代码……

现在是一个智能的时代,高精尖科技,广泛应用于各个行业。

突然想起来前些天收到一条推送消息,

副标题是:

增强数字化思维;提升数字化能力;推动数字化转型;在数字化的时代洪流;抢占先机、勇立潮头。

于是点进去看了一下:

为深入推进智慧✘✘地建设,打造全国中小城市数字化转型标杆,进一步构建党员干部数字化思维,培养数字化能级素养,着力打造一支CIO生力军,储备一批数字经济建设后备干部。

什么是CIO?即是Chief Information Officer中文名:首席信息官

主要讲了四点:

1.突出数字赋能新城市,精明建设公园城市。

2.突出数字赋能新智造,转型发展传统工业。

3.突出数字赋能新乡村,科创助力乡村振兴。

4.突出数字赋能新治理,智慧护航城市运行。

培养新思维、树立新观念、开拓新视野;增强用数据管理、用数据创新、用数据执行的能力素养,打破惯性思维和路径依赖,善于运用互联网思维、数字化思维谋划工作、解决问题,将数字化应用技术与实际业务场景相融合,努力成为“既懂行业、又懂技术”的新型人才

响应“要促进数字技术与实体经济深度融合 ,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,不断做强做优做大我国数字经济”的要求。

确实,现如今的天府农博园附近,以乡村为场景的新乡村产业集群,“以产兴村、以村促产、产村相融、村社复兴”。

各种高科技农业项目,让人心动。

城市状态“一网感知”、城市治理“一网统管”、城市服务“一网通办”、城市数据“一网共享”、城市发展“一网协同”的目标,正在优化中。

这本《数据思维》的作者,乔丹·莫罗(Jordan Morrow),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。他曾担任数据素养项目咨询委员会主席,曾在世界各地的多个会议上发言,并在数据和分析界积极发声。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,是数据认知素养运动的创始人和先驱者之一,被公认为“数据认知素养之父”。

《数据思维》这本书分为三部分:数据的重要性、数据认知素养、数据处理技能

第一部分阐释了数据在我们日常生活和商业社会的重要性。

数据正成为像石油、土地一样的重要的生产资料,而数字技能也正成为人才核心技能的重要组成部分。

第二部分探讨了什么是数据认知素养,也就是数据认知素养的内涵是什么。

乔丹·莫罗认为,数据素养是一种能力,它包括: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。

第三部分是数据处理技能。

乔丹·莫罗通过介绍如何阅读数据和信息、用数据开展工作、数据分析和数据沟通的点点滴滴,把数据分析的四个层次和数据认知素养的四个特征有机而紧密地结合了起来。

乔丹·莫罗还谈到商务智能、人工智能、机器学习和算法、嵌入式分析、云、边界分析、地理分析等,以及其与人们数据认知素养之间的关系。

作者指出只要我们每个人带着好奇心、创新性思维、批判性意识,从最基本的数据及其分析运用开始,本着“娱乐化”的心态,找到自己感兴趣的话题不断实践,就一定能在实践中不断提升自身的数据认知素养。

正如译者耿修林老师所说,学习数据思维能够帮助你提高数据及其应用的意识,掌握一些数据处理和分析的基本方法、了解数据分析方法的适用条件能够帮助你看懂数据处理结果。

乔丹·莫罗把可能用到数据素养和数据思维的场景分成四大类,分别是描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。

描述性分析主要是对客观现象、过去和现在正在发生的情况进行认识,以便从数据的角度再现现象发展变化的过程及其状态;

诊断性分析主要是帮助人们找到现象或问题产生的原因,即是什么导致了这样的数量表现;

预测性分析是对数据未来的发展状况进行预报分析,告诉人们将来可能是什么样的情况;

指导性分析是在前面三类分析的基础

世界知名未来学家、商业技术领域的学者型大咖和意见领袖—伯纳德·马尔(Bernard Marr)说,当今时代乃至未来,要想在职场上混得风生水起,拥有良好的数据思维无疑是必备的素养之一。

博士、博思艾伦咨询公司首席数据科学家、数据科学院士和高级顾问—柯克·伯恩(Kirk Borne)说:数据认知素养不是一门科学,也不是一种数学技能。数据认知素养是一种生活技能,是每个人都应该拥有的生存发展能力。

在快速发展的第四次工业革命的世界中,并非每个人都需要成为数据科学家,但每个人都应该具备数据素养,具备阅读、分析和与数据沟通的能力。

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