01-你有没有数据时代的通行证

你好，我是悦创。

即使你不是一个直接跟数字打交道的人，那么我猜，这几年你也会有数据焦虑。

我们现在妥妥的已经进入了数据时代。所有一流的互联网公司，无一例外的都强调自己的数据能力；而所有一流的传统企业，无一例外，现在最重要的战略就是数字化转型。

各种刷屏文章里，跟数据有关的新词层出不穷，最新一波开始说数字原生、通用 AI、机器认知等等了，统统不明觉厉。这种焦虑之下，我听说很多家庭主妇都报名去上 Python 培训班了。

其实，对于普通人来说，大可不必，比学习数据知识和技能更重要的，是拥有数据思维。

我为什么敢这么说呢？给你讲个故事：

如果你的文学品味到了一定的级别，你看《红楼梦》后 40 回，即使不像张爱玲那样完全读不下去，也能知道和前 80 回不是一个人写的，水平完全不在一个档次。

但是，上世纪八十年代，有一个美国研究者发表了一篇论文，用统计学的方法得出结论，120 回的《红楼梦》就是一个人写的。听上去很厉害是不是？

但当时，中国国内有个数学系的大学生叫陈大康，读了论文原文，“发现有几个要害处难以令人信服，其中包括母体与样本的设定，以及统计时只从《红楼梦》中抽取了 6 万字，检验的指标也只有 14 个。”因此，他对结论非常不服。他并不是质疑计算机，而是对论文的研究设想和操作程序有不同看法 [1] 。

接下来，陈大康就手工做统计。那时候是八十年代，做数据远远没有今天这样方便。72 万字的红楼梦，他数了上百遍，获得了约 2 万个数据。最终得到的结论是，前 80 回和后 40 回语言风格有明显差异，作者肯定是两个人，而不是一个人。

这下，我们这些有品味的红楼迷可以长舒一口气了。张爱玲九泉之下有知，也会发来贺电。

从这个故事里，我得到了什么启发呢？有两点。

第一，数据不会被观点打败，数据只能被数据打败。 人家拿数据得出的结论，跟你的直觉再对不上，你心里再不服气，想反驳，也必须拿数据说话。

第二，比数据技术更重要的是拥有数据思维。 要知道，大学生陈大康做研究，数据采集和处理全靠手动，那时候别说 Python，连 Excel 都没发明出来呢，人家照样提出问题、解决问题。这才是一个真正懂数据的人。

如果说陈大康手动研究《红楼梦》，还只是数据驱动学术研究的个案，相信今天你能感觉得到，数据在我们的工作和生活中，已经成了空气和水一样的存在。

你是不是感觉到，手机地图估计你的行程时间越来越准；（实时计算，再不准你也跑不掉的）今年“双十一”，宝贝的送达时间越来越快；结婚登记之类要亲自到场的事项，越来越多地要通过 App 预约；提取公积金之类不需要亲自到场的事项，越来越多地可以线上自助……所有的业务都越来越有套路，所有的平台都越来越比你更懂你，所有的甲方都越来越要求你提供数据服务，而所有的老板也都要求你提供数据洞察。

这样的时代，有数据思维，一切都是资源；没有数据思维，到处都是陷阱。

身处数据时代，自由行走江湖的本领，必须包括数据思维。有了数据思维，就能提出问题，形成解决问题的思路，然后利用数据服务或者与数据专家合作，最终解决问题。

但是，数据科学的知识非常庞大，很多技术非常前沿，普通人短期之内学不全，也学不会。所以，对于普通人来说，更重要的是你要有跟数据专家对话的能力。

说到此处，我必须再讲一个故事。这个故事可是亲历者告诉我的：

故事的主人公是一个中国小女生，我们就叫她 Helen 吧。Helen入职了一家全球著名的互联网企业的中国办事处，岗位是人事招聘助理。工作了一段时间之后，Helen 非常沮丧。她有 KPI 压力，要提供足够数量的合格应聘者，但是任务总完不成。

难点在于，评价应聘者没有什么标准，这个面试官是这么认为，那个面试官是那么认为，把 Helen 夹在当中，到底听谁的呢？于是，Helen 就找到人力主管抱怨。

主管反问，你有什么解决方案吗？没想到 Helen 说，咱们公司每年有一万多人的招聘，每个应聘者平均有 7 个面试官面试，因此，每年就有 7 万条面试评价记录。这些年也积累了几十万条记录了。从这些记录当中不能做点什么，把评价标准化吗？主管说，好啊，我们找程序员哥哥去说一下吧。

程序员哥哥真的就把问题给解决了，从此，Helen 就过上了幸福的生活。

Helen 使用了什么数据挖掘的术语了吗？没有。Helen 提出了什么模式识别之类的方法了吗？也没有。但是 Helen 生动地说明了我们这里的主题，普通人数据思维的精彩应用——提出问题，挖掘资源，开展协作，推动闭环。

这就是数据思维。这才是数据时代最重要的能力。这才是在数据时代自由行走四方的通行证。

虽然数据思维如此重要，但市面上却没有称心满意的解决方案。绝大部分讲数据思维的课程都是给专门干数据的人的，讲的都是具体的数据技能，很少讲相关的认知。咱们普通人，反而被挡在了通往数据世界的门外。

于是我主动请缨，来开发这门数据思维的通识课。

做个自我介绍。我是 AI悦创，AI悦创·1v1 项目的负责人。为什么我敢开发这门课呢？有这么几个理由：

• 首先，我有数据相关的基本训练。我好朋友毕业于北京大学社会学系，而我经常和他沟通这些相关的知识「学习」。如果你了解一点社会学就会知道，定量研究是这门学科最重要的研究方法，调查、抽样、概率、统计是我早在 5 年前就学习使用的工作方法。

• 之后，在网易遇到了一位前辈，他在 1992 年，去美国学习了一年社会人口学，包括当时最前沿的统计分析技术。那时候，前辈天天泡在实验室，用 SAS 程序让大型机跑数据。数据量都是超亿级规模的，放在今天，也算大数据吧。不一样的是，当时计算结果都不能在实验室打印出来，要跑到挺远的学校主机房去取。「当时有段时间是前辈带我适用工作的，离职后就接触少了，这或许就是人生吧～」

• 另外，我姑姑的第一份长达 8 年的工作是在国家计生委做政策和法规研究。人口工作嘛，整天都会跟数据打交道。「而以前每天吃饭的时候，都会跟我们几个孩子分享」

• 后来我有幸得到我舅舅指点，他早期去了中央电视台，他做了很多年的电视节目。再后来，离开一线，去做管理工作。电视台的管理，最重要的就是收视率。这样，我从小到大跟数据的接触不胜枚举。现在带学生、写代码又重新跟数据打起了交道。“阅历”上的积累，让我更深刻地理解了真实世界和数据世界的互动关系。

许多年的学习和工作经验，让我有基础，有实践，还有“阅历”。你要是有了解事实，有可能还会知道那时有一个叫做“驯化抖音”的人。当然，那只是普通人与算法互动的游戏而已。对新事物，我保持着旺盛的学习热情。

应该说，我不是专业干数据的，我以前最多的位置是站在决策者和数据分析师之间，所以，我天然就是站在你这一边的。我知道咱们普通人面对数据世界的困惑和难点，我也学习了数据分析师那一头的工作思路。

所以，说句不吹牛的话，我给自己订了个目标：不用公式和图表，在不讲具体的数据技能的前提下，帮更多人提高数据思维。

课程里，我会从感知数据、收集数据、理解数据、操纵数据几个方面带你入门。以后人家再说变量、问卷、元数据、可视化之类的专业名词，相信你也完全能理解。

如果你的工作会跟数据打交道，那这门课程能帮助你获得跟数据工作者对话的能力，下次看报表、提需求就心明眼亮了。

当然，如果你是直接做数据工作的，我也建议你看看学学这门课。如何把你的数据技能跟真实世界的工作需求对接上，怎么跟数据小白解释你的工作原理和思路，这门课也能帮到你。

还记得商业评论家吴伯凡老师的棒喝吗——“在这个时代，你是要当算法，还是要当数据？”

如果你的答案是前者，那来吧，加入这门课程的学习，拿走一张进入数据世界的通行证。

参考资料

[1] 案例来源于《荣国府里的经济帐》序，作者陈大康。

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