宣明栋《数据思维》课程详解：培养数据敏感与解读信息

《数据思维（全）》是一本由宣明栋教授编撰的课程教材，旨在帮助读者理解和掌握数据思维的重要概念和应用技巧。该课程分为两个模块，深入探讨了数据思维的关键要素。 第一模块主要关注数据敏感度的培养与数据解读。首先，发刊词引导读者思考在数据时代是否具备必要的通行证，即数据素养。章节02介绍如何通过量转型、量定义和对应值的方法提升数据敏感度，强调理解数据背后的意义。03段落解释了孤立数据缺乏意义的原因，指导我们从属性、相对情况和意图三个方面去理解数据背后的故事。章节04至06分别讲解了数学推断、逻辑推理和数据解读中的视角切换，以及如何在估算时接受一定程度的不精确，并提供实用的估算技巧。 第二模块深化对数据类型的区分和处理。08节讨论数据的差异化对待，列举不同类型的数据及其作用，引导读者思考如何根据不同数据类型进行有效的分析。09部分阐述测量的重要性，包括目标设定、实施方法和验证测量结果的一致性。章节10介绍了抽样方法，如何确保样本能够代表总体，并处理非概率样本的情况。11节强调问卷设计的精髓——操作化，即问题设计应确保答案可操作化，以便准确获取所需信息。 整个课程不仅涉及理论知识，还提供了实例和思考题，帮助读者将数据思维应用到实际问题中。通过学习，读者将学会如何有效地挖掘隐藏在数据中的信息，理解不同情况下数据的感受差异，并掌握测量、抽样和问卷设计等实用工具，从而在数据驱动的世界中做出明智决策。