不少想转行或从事数据的朋友兴高采烈私信我：“我终于学会了PYTHON”、“学会了R语言等”、“学会SAS，找到工作了”。我恭喜祝贺之余，还不忘提醒了他们不要沦为数据工具的使用者。为什么我会这么说呢？下面随着我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编看看。
数据工具，什么是工具？工作时为达到、完成或促进某一事物的手段，可以帮助我们完成好事情，提高效率等，比如数据相关编程语言，商业分析数据工具，这些统统都只是工具，熟练使用数据工具，当然是必备，帮助我们获得较好的工作等，快速入手处理，但工具成百上千，各有优劣，而且我们处理事情也不是一模一样，不同场景需求不同分析方法。因此，别以为自己掌握了R语言、python语言、spss等工具，就可以沾沾自喜，以为自己有多牛，我们更应该从数据思维、数据工具、数据基础理论等三方面入手提升自己。
数据工具不多讲，只要自己肯学肯操作，不会学不会。工具学习的同时，少不了数据理论知识，凡事都要有基础才能明白原理或者方法等，理论知识一般要学习统计学，概率论、微积分、数据分析、数据挖掘等等，相对而言是比较高难度，枯燥。之前我们也推出过，菜鸟如何100小时学会数据分析知识的文章。
第二是数据思维，无论做哪个职位，处理思维方法是最重要，也就是所谓的经验。每个人都有自己的思维方式，行为习惯，这中间造就很多差异，只能多思考总结。比如我们都知道papi酱是第一网红，现在奥运期间又冒出“洪荒之力”的傅园慧，她们俩的粉丝有什么不同呢？另外，我是卖衣服的微商，我怎么细分我的用户呢？这些都应该用数据理念驱动去解决问题。
作为数据分析工作者，必须要有几点思维：
1、保持对数据的敏感，相关联性
经常会涌现数据报告，不管是政府统计局还是电商等，还有自己的业务，数据上下是很正常，但在脑海中要有个预估判断是高了还是低了，为什么高是不是跟之前某个数据或者产品有关系，这个必须要熟悉自己内部数据库，懂得相关联性。
2、业务问题转化为数据问题
现实中，我们很多人都无法从业务中理解问题，响应需求，所以这要求我们需要弄透彻自己的业务，多关注细节问题，根据业务存在的问题去建模型，找到数据方法。
3、逻辑推理能力
逻辑推理不是盲目推理，这需要根据手上的数据报表、数据源分析，大胆设想推理，发现背后原因。
4、大数据思维
数据分析，上升到更高层面是大数据思维，这个时候就要能对数据建模，数据挖掘，机器学习，整合企业数据文化、企业管理等去进行业务的智能化，这中间的过程更艰难，学习东西更多。
我们熟练应用工具是好事，但更重要的是我们能利用工具更好理解数据，围绕业务进行推理也好、定论也罢，发散思维去帮助企业创造更大价值，才是我们追求，而不是停在我会使用工具上。
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