最近广州又恢复了健康码这张通行证，有些小伙伴的码还突然变成了黄色，红色，会导致寸步难行。
关于为什么健康码会变颜色，官方已经给了解释，大多数是因为我们路过了高风险地区，我们由此知道这是通过定位来实现数据收集。
如今我们的各种健康码都是对接的通信大数据，它不受地域限制，不收集身份证家庭住址，但只要接入手机号码，就能基于通信网络数据获取我们最近14天的出行信息，定位手机位子，从而找到机主本人。
这就是大数据时代的便利性，也从另一个角度告诉我们大数据时代的重要性，比如抖音和头条的定向推送，淘宝的千人千面，朋友圈的部分可见广告，大数据已经无孔不入的在我们的日常生活中运用着。
当然，我们只是普通人，不是数学家也不是数据分析师，然而，在日常生活中依然有太多太多需要我们去运用数据思维帮助初步判定的时刻。比如我自己平时看见跑友晒一张跑步的打卡路径，就可能会通过他的配速，判定他大概的水平……
正是基于昨天分享的老喻老师关于量化思维的重要性这一讲，数据思维，量化思维就是使用数据来提出问题和解决问题的能力。如果觉得OKR 有点太高大上，难以践行，或许我们应该思考下，更简单更大众的方式，来培养自己的数据思维。核心关键依然是：提出问题，挖掘资源，开展协作，推动闭环。
怎么理解普通思维和数据思维的区别呢？
最简单的，如果我们看到一个美女，普通人可能会说：“哇，看到一个漂亮的女生”，而拥有数据思维的人会说：“看到一个颜值很高的女生”。 正如另一个经典营销案例一样：“您对我们的提案满意吗?” 和 “您给我们的提案打几分？” 。相信大家已经发现了两者的区别，颜值就有了一个打分机制，还记得facebook 开始的故事吗？而提案的具体打分，不管是10分制还是100分制，这就比是否满意有了一个具体的可量化的数值。
到了这里，你大概也开始跟我一样，好奇我们该如何来提高自己对数据的敏感度呢？ 得到品控的负责人，宣明栋老师的《数据思维》课，教了我们三个方法——
如何通过练习提高自己对数据的敏感度呢？
一，量转型。
思考、谈论和使用一个东西时，有意识地把过去定性的方式转变为定量的方式。
比如，如果等车考虑数一下1分钟在眼前路过了几辆车，比如，试试从小区门口到楼下走了多少分钟，都是具体的数值。
把量转型看成是游戏也好，思想实验也好，总之，先强迫自己进入数据世 界，才有可能领略数据世界的风景。 思考问题的时候要量转型，社会交往中也要量转型。
二，量定义。
如果一个事物的性质是用某一方面的量来定义的， 就搞清楚它具体是怎么定义的。
比如我们怎么定义漂亮，怎么定义剩男剩女，需要有具体的年龄，具体的定义数值。
三，对应值。
在量定义的基础上，为事物确定一个明确的衡量的标准。
为数值明确标准，才能有正确的转化。比如如今我们把荔湾的几个社区因为有确诊案例，就明确区域为高风险，这便是标准。
对数字不敏感，对数据思维量化思维的缺乏，可能是从我们博大精深的饮食文化就开始的，比如，最经典的做菜放盐少许，油少许…… 对于不少文科生来说，也许都对数字不敏感，包括我自己，一度很头痛数学和算数，可是现在却开始去发现数学的魅力，数据的有意思，接下来也将持续学习，期待跟大家一起交流进阶。
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