普通人數據思維的精彩應用有：
提出問題，挖掘資源，開展協作，推動閉環。
數據思維是使用數據來提出問題和解決問題的能力。
其強弱，不是基於先天的數字感，
也不基於你掌握多少數據技能和數據知識，
而是基於你對數據技能和數據知識的認知。
這些認知看似客觀，
但對它們的理解、認知卻因人而異，
這就是不同人數據思維水平相差很大的重要原因。
如何通過練習提高自己對於數據的敏感度？
1）量轉型。談論和思考東西有意識將定性轉化爲定量。
2）量定義。事物性質是用某一方面量定義，搞清楚它具體怎麼定義。
3）對應值。在量定義的基礎上，爲事物確定一個明確的量標準。
背景不同，數據代表的意義就不同。
只有確定了數據的背景，
才能準確理解數據的意義。
掌握數據背景，
可以幫助我們理解，
第一，理解事物的屬性。
第二，理解事物的相對情況。
第三，理解當事人的意圖。
如何挖掘隱藏信息？
第一，數學推斷。先利用數學知識做出假設，然後進行推斷。
第二，邏輯推理。從各個領域的規則和限制條件出發，進行合理化推測。
第三，切換視角。在不同的視角、關係下觀察數據，數據就會發出不同的隱含信息。
從人這一端來看，
人的生物性和人與人之間的差異，
會導致我們在面對同樣的數據時，產生不同的感覺、解釋和觀點。
人與人的差異主要包含三個方面，
生理傾向差異；文化屬性差異；價值立場差異。
由於人自身的差異而導致對數據感知的差異，
既是正常的，也是要警惕的。
一定不要把自己的特點當成全人類的特點，
大家對數據的感知可能真的不太一樣。
2020.12.13