不少想轉行或從事數據的朋友興高采烈私信我：“我終于學會了PYTHON”、“學會了R語言等”、“學會SAS，找到工作了”。我恭喜祝賀之余，還不忘提醒了他們不要淪為數據工具的使用者。為什么我會這么說呢？下面隨著我們大圣眾包（www.dashengzb.cn）小編看看。
數據工具，什么是工具？工作時為達到、完成或促進某一事物的手段，可以幫助我們完成好事情，提高效率等，比如數據相關編程語言，商業分析數據工具，這些統統都只是工具，熟練使用數據工具，當然是必備，幫助我們獲得較好的工作等，快速入手處理，但工具成百上千，各有優劣，而且我們處理事情也不是一模一樣，不同場景需求不同分析方法。因此，別以為自己掌握了R語言、python語言、spss等工具，就可以沾沾自喜，以為自己有多牛，我們更應該從數據思維、數據工具、數據基礎理論等三方面入手提升自己。
數據工具不多講，只要自己肯學肯操作，不會學不會。工具學習的同時，少不了數據理論知識，凡事都要有基礎才能明白原理或者方法等，理論知識一般要學習統計學，概率論、微積分、數據分析、數據挖掘等等，相對而言是比較高難度，枯燥。之前我們也推出過，菜鳥如何100小時學會數據分析知識的文章。
第二是數據思維，無論做哪個職位，處理思維方法是最重要，也就是所謂的經驗。每個人都有自己的思維方式，行為習慣，這中間造就很多差異，只能多思考總結。比如我們都知道papi醬是第一網紅，現在奧運期間又冒出“洪荒之力”的傅園慧，她們倆的粉絲有什么不同呢？另外，我是賣衣服的微商，我怎么細分我的用戶呢？這些都應該用數據理念驅動去解決問題。
作為數據分析工作者，必須要有幾點思維：
1、保持對數據的敏感，相關聯性
經常會涌現數據報告，不管是政府統計局還是電商等，還有自己的業務，數據上下是很正常，但在腦海中要有個預估判斷是高了還是低了，為什么高是不是跟之前某個數據或者產品有關系，這個必須要熟悉自己內部數據庫，懂得相關聯性。
2、業務問題轉化為數據問題
現實中，我們很多人都無法從業務中理解問題，響應需求，所以這要求我們需要弄透徹自己的業務，多關注細節問題，根據業務存在的問題去建模型，找到數據方法。
3、邏輯推理能力
邏輯推理不是盲目推理，這需要根據手上的數據報表、數據源分析，大膽設想推理，發現背后原因。
4、大數據思維
數據分析，上升到更高層面是大數據思維，這個時候就要能對數據建模，數據挖掘，機器學習，整合企業數據文化、企業管理等去進行業務的智能化，這中間的過程更艱難，學習東西更多。
我們熟練應用工具是好事，但更重要的是我們能利用工具更好理解數據，圍繞業務進行推理也好、定論也罷，發散思維去幫助企業創造更大價值，才是我們追求，而不是停在我會使用工具上。
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