数据思维的本质是要把一些 业务现状数据化的方法，有判断业务数据现状的逻辑，有基于判断结果反应的逻辑
什么意思？
也就是从1）数据的搜集，到2）数据分析，再到3）分析后的反馈都可以尽可能被量化
近期听到的一个创业项目就正式这个逻辑，我也非常看好
整体的业务是基于教育市场的
过去我们了解孩子的学习成绩的情况，其实是缺乏一个比较级的分析和画像的，每一次知道考了多少名多少分，和第一名差距是多少其实是不够具体的，老师完全可以依赖一些现在已经非常成熟的数据可视化工具，告诉家长，孩子累计到现在位置的学习状况怎么样
从排名，从成绩要求，从平均水平来看，孩子每一个科目分别在哪个水平，并且每一个科目差距在哪一个知识点都可以有非常详细的数据分析统计
这样孩子的成绩提高就可以更有的放矢
实际上我们都知道学习一定是有方法可循的，这就是为什么总有邻居家的孩子不怎么认真学却可以学习成绩很好了，如果把这个学习方法背后思考的信息，分类学习内容的方式，彻底数据化，我们就可以让孩子在学习付出的努力上更聚焦
例如具体是思维的问题？逻辑思考问题，关联思考的问题 还是某个科目有短板？这个科目是哪个知识点的问题？一切一切均可量化
这就将数据搜集和数据分析这两个环节都有了很好的解决
接下来为孩子匹配能够补充这个维度能力，或者这个维度知识点的课程内容即可
而且课程内容也可以有一个分级 例如难度 P1～P5，可以通过前期的数据分析分析孩子的能力现状在 P2，那么就可以推荐 P2～P5 的课程内容，直接省去 P1 课程了
这就是也有了数据反馈
我们能够看到这个过程中，难点是抽象出来和学习方法密切相关的学习内容分类，分级的数据，以及抽象出来学生每一道考试题目或者作业题目和学习内容类别和难度级别的相关性
虽然这有难度，却是一定会发生的事情
所有的行业都将向越来越深度细节的数据统计，和越来越全链条的数据统计发展，虽然数据越来越深度和全链条，数据思维将成为所有行业发生革命性变化的最重要的基础
我们可以设想一下，假设教育可以完全做到 分级分内容精细化的管理和推荐，那么到那个时候，老师的价值在哪里呢？还是像过去一样教书么？还是协助孩子们拼装课程呢？还是把重心放到能力的开发而不是知识点的介绍了
用数据思维去看每一个产业，也许我们能看到未来的我们的工作内容会变成什么样子
