数据思维，乃是一种运用数据来开展分析、解决问题的逻辑方式。它有助于人们更加理性地探索问题本质，透过现象洞察核心。所有这些过程都以数据为基础，探寻规律，提炼经验，进而显著提高工作效率。
一、数据思维在数据分析工作中得以体现。
数据分析师运用各类工具和技术对业务运营状况进行深度剖析，处理业务难题，预测发展趋势，为业务发展提供数据支持。这一切都离不开数据思维的指导。
为了更好地完成这些任务，数据分析师需研习统计学知识，掌握数据分析的必要工具，以及常用的模型和算法等。他们需对业务数据有深刻理解，具备清晰的逻辑分析能力。
举例来说，如何运用数据思维和方法来解决业务中遇到的问题。
当某产品在某天的逾期率出现上升趋势时，我们需要迅速找出原因。
1.1 初步判断逾期率上升的幅度是否在正常波动范围内。
若根据历史经验，此波动属于正常范围内，可继续观察。如若超出正常波动，则需与技术、运营、市场等部门沟通排查，了解是否有关键事件影响了逾期率。
1.2 进行细分分析。
从产品、区域等多角度深入挖掘，确定哪一类用户的逾期率增长最快，并针对该用户进行原因分析。
1.3 重点关照大额逾期账单。
逾期率可能受少数大额账单的影响。需找出这些大额逾期账单，并进行个案分析。
二、在推动数据化运营的实践中，管理层应将商业思维与数据思维相融合，以促进全体员工的数据分析能力提升。
如果业务团队的员工缺乏数据思维及数据解读能力，将难以理解数据部门提供的模型和方案，这样企业的数据化运营将难以推进。再精准的模型、再深入的分析、再优秀的方案，如果不能得到实际应用，也将无法发挥其作用。
三、数据思维不仅是数据分析师的必备素质，也是职场中人士增强自身竞争力的重要手段。
从管理层到基层员工，都应具备数据思维，以数据驱动业务实践。
在企业的过程中，许多岗位都会要求应聘者具备数据分析能力，特别是与产品、开发、运营等相关的工作。即便是非数据岗位的员工，如运营、财务、人事等，也可以通过学习数据分析提升自身的数据思维，从而增强个人的综合竞争力。