数据化思维的概念？

一、数据化思维的概念？

所谓的数据化思维是指根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的、重视事实、追求真理的思维模式。

数据思维并不只是将事物单纯地数字化，而是要求能够理性地对数据进行处理和分析，讲求逻辑推理，找出数据背后的真相。即根据数据能够知道发生了什么，为什么会这样发生，有什么样的规律，从而形成定性结论。

二、什么是数据思维？

答：一、数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。

二、企业在管理过程中，依靠数据发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题的管理方式，就是数据化管理。

三、“数据化思维”是个新词。但其中的内涵，并不是个新鲜事物。所谓新鲜的成分，是我们对数据的解读有了另一种认知，或者说思维方式。

三、什么是数据思维和大数据思维及其特点？

一、全局大局思维

大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。

二、开放包融思维

数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开 放、共享、合作思维。大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包 融思维得以强化。

三、优质服务思维

互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。

四、学习趋势思维

研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。

五、成本控制思维

原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。

六、创造性思维

创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。

四、什么是思维图像化？

图像化就是指将各种复杂多变的信息，来制作“图像”的进程。这些“图像”可以是平面的，也可以是立体的，甚至还可能是多维的。

基本释义

图像化不同于“图像”，后者仅仅将信息转变为可以用视觉或触觉能感觉到的景像或影像，或就是指各种图形和影像的总称。

图像化则是将各种复杂多变的信息，这种信息包括由人工形成的物质、能量和精神产品以及人类活动过程中的所形成的人与人的关系（后者也称为社会环境）等，用视觉或触觉来“感知”的，以“图像”手段表达内容的一种进程在人脑中的直接反映，而感知能力则是说通过感觉器官感觉某样不可视或者肉眼无法直接观察的物体，并能通过感觉描绘出其具体形状或者运动状态的一种超能力。“图像”只是形式、而图像化才是内容。

五、什么是泛化思维？

泛化思维是就对象间的相近或相似特征的主观趋同的思维形式，从思维角度说是一种失误，从认识角度说是一种错误，至少也应该是一种缺陷，然而，当把这种无意识思维有意识地运用到表达上来，却产生了意想不到的奇异效果。

你本来只有一小方面完成的不够理想，当你把这个小方面延伸到了更多的方面上，最终导致对自我的全盘否定。比如，你今天出门忘带钥匙，造成了很多不必要的麻烦。你就开始想：我是一个健忘的人，我怎么老是忘记带东西呢，我是不是什么都做不好。当你陷入这种泛化思维误区之后，你就会越来越自责、越来越否定自己，最终变得闷闷不乐。想要转变这种思维模式，你可以告诉自己，“我只是有时做的不好，并不是总是做的不好”

六、什么是极端化思维？

极端化思维是指通过让我们倾向于认同自己的观点，同时排斥和诋毁与我们不一样的观点来否认摆在我们面前的存在主义客观现实。

一旦极端化思维形成，我们可以合理地否认和逃避自己身处于大千世界中不得不时刻面对的脆弱和荒诞。 

七、什么是场景化思维？

场景化思维是一种独立的、跨学科的思维方式，它可以帮助人们在复杂的问题中找到合理的解决方案。

它把不同学科之间的相关概念和术语连接起来，因此能够更好地理解一个问题，并形成一个整体的理解。

场景化思维以把一个复杂问题拆解成若干个子问题，通过联想和创新等思考方法，从各个角度深入地研究问题及其解决方案，以便以最佳的方式解决问题，而不是采用传统的“一招鲜”的方法。

八、什么是数据思维理念？

数据思维就是使用数据来提出问题和解决问题的能力。说白了，就是面对一堆业务问题的时候，能不能通过数据的方法做分析从而给出建议来解决业务问题。

其核心有两个，一个是数据敏感度，一个是数据方法经验。

数据敏感度，我理解的就是你看到一个数字，你大概就能感知这个数字是否合理还是有异常，当数据异常的时候，大概能知道问题可能出在哪里，并且能够追溯到原因。总之，假如你数据敏感度高，你可以看到数据背后更多的信息。

数据方法经验，我理解的是你看到这些问题还不行，还需能够利用数据分析的方法来解决实际的问题，这也是构成数据思维很重要的一部分。数据分析的方法就很多，比如：漏斗分析、相关性分析、5W2H分析、对比分析、分群分析等等。

九、什么是大数据思维？

大数据思维是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

十、大数据的思维特征包括什么数据化管理？

1、规模性

随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。

2、多样性

多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。

数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。

而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。

数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。

数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。

3、高速性

这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大;另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。