今天小编在与客户聊天时说：CPDA数据分析师培训和其他机构最大的差别在于：
我们教的是数据思维，他们教的是工具。
今天给大家用白话文扒一下，我们的培训教的“数据思维”是什么东东。
先脑补一个每天都在企业内上演的场景
某集团在开业务会议，大数据部、业务部门还有一些专家都在列席。大数据部的高管眉飞色舞地分享了好多关于集团大数据的建树。
专家不失时机地问了一句：咱们做得这么高大上，支撑了集团哪些业务呢？
这位高管说：我支持了所有的业务。
旁边事业部的老总当场拍桌子，说：你们对我们的帮助根本就不大。
这位大数据高管说：你提需求，你怎么不提需求呢？你不提需求我怎么给你支持。
这位事业部老总说：你们是干什么的，我怎么提需求？
笑成一片…………
在企业里工作的同学，这场景是不是很熟悉？
在这个过程中最核心的问题是什么？
不是先进的技术、不是机器学习能力、不是人工智能，而是缺乏“数据思维”。
数据思维是什么？是通道，是连接技术和业务的通道！
简单说，就是把“业务问题”定义成为“数据可分析问题”，这一步完成后，剩下的可以交给数学统计学或者技术人士去完成了。
以我们自己推广“CPDA数据分析师”软文举例。我的问题是：什么样的标题或文案能影响软文的阅读量，我们把这个问题叫做Y。那么能影响到Y的有：投放时间因素；媒体选择因素；有标题关键词因素等等，这些因素叫做变量X。
那么针对不同的指标，去做各种各样的细分：周一到周五，上午还是下午；关键词有证书、加薪、就业、权威等等；媒体有公众号、百度信息流、朋友圈等等。然后把各种各样的指标建立与阅读量之间的关系。
比如标题中出现“高薪”，阅读量会出现猛增；或者标题中出现了“理想”，阅读量会暴跌；基于这种分析，团队会给负责人一个建议：哪些关键词是标题里该用的，哪些关键词是不该用的。
但是，如果前面的大方向Y和X不理清楚，你的团队可能会去瞄准一个错误的方向分析。也就是说数据分析思维的核心是：你首先要知道你要的结果大概和背后哪些数据相关，也就是相当的了解业务本身，才有可能给数据分析一个正确的导向。
这么浅显的例子是不是理解起来很简单？
接下来，聊一下“数据思维”为什么是未来大数据产业里面的核心一环。
首先，我们进入了机器生产数据的时代。这和我们科技的进化有密切的关系。一千年前，文本、图像都不叫做数据，而在现代社会，只要被电子化记录的都叫数据。如果我们有这样一个数据观，那么在未来4-5年，什么样的东西能变成数据？
比如，在过去堵车不叫数据，出租车不叫数据。而现在，堵车有详尽的交通数据，出租车在各种网约车平台上也被记录了详尽的数据。还有摩拜、ofo、哈罗。这一切和车联网、物联网技术的发展不无关系。
那么进入机器产生数据的时代，也就是我们迎来的“大数据时代”。对于“大数据”，我们一直比较认同“朴素的数据观”，也就是数据价值商业化。其核心便是“数据分析”。
什么叫“数据价值”？
举个“栗子”
比如我是一个卖豆浆的，一天卖100碗，你跟我说大数据如何如何高大上，和我没什么关系，如果你告诉我怎们能让我多卖10碗豆浆，那你的大数据就有价值。
所以价值怎么定义？
一定是关乎工作运营中最核心的业务诉求。
搞销售的，要让销量提升；
搞采购的，要让成本降低；
搞财务的，要提前预警；
搞人力资源的，要科学配置人才；
什么叫“数据价值商业化”？
我们用了数据思维，有了模型分析，怎么把它产品化？产品化是实现“商业价值”的有力武器，这恐怕也是所有数据分析师和管理者们，甚至数据专家们最最烧脑的问题。
举个“栗子”
有个卖豪华车的4S店，他们特别想了解自己的用户价值，他想得出一个打分体系。标准是：顾客给我创造的收入多就是价值高。常规思维：我们把用户买过什么车，在4S店做过多少次维修保养，求和就是价值。
对方说，不对，我们的经验表明，同样是1万块钱买车带给我们的价值就不大，买保险带给我们的价值就很大。
继续补充：我们是卖的豪华车，他这1万块钱的增加对判断他的价值行为没有太大帮助，但是如果1万块钱买了保险，很有可能以后他的维修保养会发生在4S店内。他其实是说的未来收入。
也就是他的业务诉求Y其实是：什么样的客户未来给我带来的收入更高。那么影响Y的变量X有以下：不同车型有影响吗？不同的购车群体有影响吗？性别、年龄、驾龄对维修保养行为有没有影响？继而把所有指标拿出来建立了和未来消费行为的相关性。
最后根据分析结果拿出一个打分方案：买车多花1万加多少分，来维修保养一次加多少分，买保险加多少分，来了只喝咖啡啥都不干加多分……形成了一个明确的打分体系。
那么这个打分体系对业务形成了怎样的影响：
1、有了一个基本的工具判断4S店客户价值的高与低，而不是靠“相面”。
2、继而细化营销费用的支出：有的预算是专门用于回馈高价值客户；有些预算是希望把低价值客户培养成高价值客户；精准的计划把这些费用用到了谁的身上，然后来评价他对4S店的业务增长带来的价值。
以上便是“数据价值商业化”的简单案例。
如果一个企业里面没有具备“数据思维”的人会怎么样？
举个“栗子”
一个客官到了酒馆，说：小二，来盘好吃的。
小二说，好，给你来盘沙拉，
客官说：不要沙拉，要肉。
小二说：给你来盘京酱肉丝，都是瘦的，好吃。
客官说：我不要这个，太瘦了。
于是小二又给端来一盘东坡肘子，我觉得这个好吃。
客官说：我不要这个，太肥。
后来小二想了想：不如给你来盘回锅肉吧，半肥半瘦。
对，这次整对了。
也就是说数据分析师要在业务诉求中不断的沟通探讨，才能最终明确这个Y到底是什么。所以我们培养的数据分析师是让你一下就能点出“回锅肉”的那个人。
最后，我们CPDA课程里会讲到数据分析的战略管理应用，为什么？
数据分析用于管理
公交公司发现有的公交车油耗特别大，同样路线的人的油耗完全不一样，那么管理人员很好奇这些大油耗是什么原因导致的。
我们经过车联网热力图发现，很多公交车的大油耗发生在公交站的进出，但同样是公交站的进出，有的油耗就很小，有的却特别大。后来发现，有人起步油门特别大，有人是缓慢起步，造成了油耗差距，是司机的驾驶习惯导致的。
那么怎么把这个知识点变成一个解决这个问题的方案。后来公交公司的人对司机油耗进行考核，高于平均油耗的进行处罚。于是油耗问题得到了很好的改善。这便是数据分析结果得到很好的实施而带来的结果。
也就是说，数据分析呈现的结果，要适当结合管理，才能发挥价值。
另外啊，数据分析并不是完全精准的预测了什么，要接受他的不精准，这是一种客观存在，也不要深究底层数据多么的准确，我们要关注数据的关联性，分析到背后的因果，加以辩证的利用才能更好的发挥数据的价值哦～
我举的例子或许不是特别准确，大概能看明白中心思想就好～
当前，国内不少小学的信息课程里加入了人工智能、Python课，或许不久的将来，数据思维将在高校很多课程里都有涉及，只有这样，才能从基因上解决当前数据分析人才紧缺的现状啊！
当前CPDA数据分析师培训是国内唯一最专业、最权威，以培养“数据思维”为核心的课程体系，任重道远，同学们共同努力！
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