最近，南京理工大学上了热搜。原因是，南京理工大学的贫困生比例较大，但很多贫困学生因为面子的原因，不愿意申请贫困助学金。于是南京理工大学用上了大数据分析，把每个月在食堂吃饭超过60顿，总消费不足420元的学生悄悄列为了受资助的对象。
这些学生每天在学校吃两顿饭，但每餐饭却花了不超过7元钱，说明这名学生确实在经济上出现了困难。这部分学生不用走审核、公示的流程，学校直接将补贴款打进他们的饭卡。大数据让南京理工大学用不动声色的方式，体现出了人性底色中的善良。
我们已经不可避免地生活在数据世界中。社会发展离不开数据，企业的发展离不开数据，个人的工作和生活更离不开数据。数据无处不在，数据的应用随处可见，大数据甚至比我们自己都更了解自己。
因此像南京理工大学这样用数据思维来解决问题，将会越来越多地出现在我们的生活中。“数据认知素养之父”乔丹·莫罗写了《数据思维》，告诉我们数据思维应该是“人人必会的数据认知技能”。
乔丹·莫罗，是PLURALSIGHT的数据、设计和管理技能主管，也是数据素养领域的全球开拓者。他认为，数据思维可以帮助企业和个人提高竞争力，促进企业文化和个人能力发展。
在《数据思维》这本书中，他用三部分对数据思维进行了阐述：数据的重要性、数据认知素养、数据处理技能。其中“数据认知素养”是数据思维的核心，那么，我们该如何具备“数据认知素养”呢？
素养是指一个人的修养，需要我们在不断学习中获得。数据认知素养也并非人类的本能，但可以通过教育、学习和培训得到弥补和提高。
乔丹·莫罗在《数据思维》中给出了“数据认知素养”的概念：对数据进行阅读、用数据语言开展工作、对数据进行分析和用数据进行沟通的能力。
在这个概念中，包含了“数据认知素养”的四个特征，了解了这四个特征，我们就知道了什么是“数据认知素养”。
特征1:阅读数据。就是对呈现在我们面前的数据信息进行查看和理解。
特征2:用数据开展工作。是指为获得某种结果或目的，运用组织中的数据做某件事情。
特征3:分析数据。对我们生活中面临的海量数据和信息资料，开展数据分析能给我们提供辨识和筛选的途径。
特征4:数据沟通。是指分享或交换信息资讯或想法。
南京理工大学通过每餐饭不超过7元这个数据，辨识和筛选出贫困生学生，并以此作为补贴的依据，就是对数据认知素养四个特征的充分应用。
数据认知素养不是个人能力、才能或职业技能的改变，而是个人在数据方面能力的提高。那么如何才能提高数据认知素养呢？
乔丹·莫罗在《数据思维》里给出了答案。就是数据认知素养的3C：保持好奇心（Curiosity）、创造性（Creativity）、批判性思维（Critical Thinking）。
第一个C：保持好奇心。如果你是南京理工大学的教务人员，当你看到有学生在食堂吃饭每餐消费不超过7元钱时，你有没有产生好奇心，多问一个为什么呢？
好奇心是我们开启数据认知素养的第一步。在阅读信息并理解它的过程中，我们的好奇心会使我们不知不觉进入用数据开展工作的状态中，想要探寻更多的信息和认识结果，从而使数据认知素养的四个特征周而复始地开始循环。
第二个C：创造性。只有产生好奇，才能产生兴趣，而兴趣促进创意的诞生、改变的发生。好奇心可以带来创造性，在提升数据认知素养时，如果我们能充分释放出创造性技能，将会使世界更加美好。
第三个C：批判性思维。在分析摆在我们面前的数据和信息时，可以让我们从更客观的角度去思考问题、作出决定，改变先入为主的观念，转变整体思维模式。判断出分析是否可靠而周全，确保决策可行且科学。
数据认知素养的3C，对强化数据认知素养的作用必不可少。在我们的职业生涯和生活中，当我们努力实现这些目标时，就可以朝着更明智、更完美的决策方向努力。
乔丹·莫罗说：“人是数据认知素养的本质”。我们认识和提高认知素养的终极目标，应该是帮助个人或组织做出明智的数据知情的决策，依靠数据驱动文化。
那我们应该怎样实现这样一个目标呢？作者在《数据思维》中提出了6个建立数据知情决策框架的步骤：
步骤1:提出问题。这一步可以和3C中的保持好奇心结合起来，来推动以数据为中心的思维倾向的开展。
步骤2:获取数据。是指获取有用的数据，来帮助我们具体地回答在第一步中所提出的问题。
步骤3:分析数据。可以和数据认知素养的第三个特征，以及3C中的创造性和批判性思维结合起来，将其贯穿到数据知情决策的整个过程。
步骤4:整合分析。根据个人的经验，将人的因素、数据和技术正确地整合并融合在一起，找到清晰、完美的解决问题的答案，尽可能做出更好的决策。
步骤5:给出决策。以上的所有步骤都是为了得到一个至关重要的结果，就是决策。无论你的策略和计划多么完美，没有决策和实施，一切都是空谈。
步骤6:开展迭代。决策并不是最终的结果，从已知的决策中学习，然后不断重复这个过程，可以更加有助于组织实行数据驱动和数据知情。要想决策更加合理，迭代是必不可少的环节。
数据决策框架应该成为我们用数据认知素养开展工作不可分割的部分，这6个步骤可以引导我们去做出更好的决策。作者说：这是一个智能的、数据驱动文化的重要过程。
作家梁晓声曾阐释过什么是文化，他说：文化是根植于内⼼的修养；⽆需提醒的⾃觉；以约束为前提的⾃由；为别⼈着想的善良。
如何做到用数据驱动文化，南京理工大学资助贫困生就是一个很好的例证。当我们提高了自身的数据认知素养，学会用数据开展工作，并且始终保持着一种积极的心态时，我们一定会发现用数据开展工作有助于我们做出智慧决策。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
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