· 部分书评
中国统计网CEO 数据海洋：大数据不仅仅是代表着一种技术，更多是代表着一种新的思考、思维方式，大数据应该以应用、解决企业中各类问题为导向，而如何让大数据在企业实际中“落地”，具备数据（数源）思维是核心。仓剑的这种数源思维三种境界：没数—有数—驭数让人眼前一亮，这本书值得大家去读去品。
中国移动大数据总设计师 段云峰：很多企业目前处于收集和整理大数据的阶段，之后会面临如何分析这些数据，让数据发挥价值的问题。《数源思维》从收集、整理数据的角度出发，给出了分析的思维方法，并应用于企业内部管理中。从“问、拆、解、谋”几步入手，描绘了数源思维的过程。针对企业内面临的如何发挥数据价值的问题，给出了自己的建议。该书列举了大量生动的案例，文笔风趣，通俗易懂，是部开卷有益的书籍！
新浪数据中心总监 罗盎：这套《数源思维》心法，以业务为源头，以数据为血液，以信息系统为载体，自下而上形成判断，并将业务判断化为数据支撑，终形成将战略化为行动的量化指导。本书能为广大还未实施数据战略的公司，提供非常有益的借鉴和思考。
· 精彩书摘
数据不单是不完整的，而且还是历史的、现象的。有数只是刚起步，如何不被数的表象驾驭，透过现象看本质；如何不被数的历史所束缚，通过晓过去而知未来，这才是数据能带给我们的大价值。
· 部分目录
第 1 章 数源视角下的三重境界 2
只见业务不见数；又见业务又见数；只见业务不见数……
数据及其处理技术是招式，当忘掉招式的时候，就是练成数源思维秘籍的时候。
1.1 没数 2
1.2 有数 4
1.3 驭数 6
1.4 数据就像金箍棒 9
1.5 数源思维的战略性 12
第 2 章 数源思维不是什么 15
数源思维是大数据思维吗？是数据化管理吗？是商业统计分析吗？是一种数学应用吗？
既是，也不是。这些都是数源思维的招式，如果没有它们，则不能解决任何实际问题。但这其中任何一招都构不成数源思维。
2.1 数源思维不等于数据思维 15
2.2 数源思维不等于考古发掘 20
2.3 数源思维不等于数学逻辑 22
2.4 数源思维不等于 KPI 思维. 24
2.5 数源思维的四步曲 27
第 3 章 问，数源思维与产品思维、用户思维 32
提问——将业务问题转化为数据问题是数源思维第一步的核心任务。实现这一任务的路径和方法可以有多种，但最终要实现的目标是一致的。
3.1 三类思维的关系 32
3.2 提问要点 39
3.3 不要搞错决策对象 43
第 4 章 拆，问题的拆分 46
拆分——第一步中定义好的问题往往因为比较宏观而无法直接着手解决，我们就需要将其拆分为更微观的细节问题，进而再去寻找细分问题的解答方法。
4.1 从整到分，从分到整 46
4.2 结构化拆分问题的方法 50
4.3 相亲看眼缘吗 55
4.4 相关问题的转换 59
4.5 攻击要害 60
4.6 问题的时空转换 61
第 5 章 解，设计解决问题 64
解答——当问题已经足够明确和细分，能着手开始解决后，我们就进入了“解”的步骤。在解答问题的整个过程中与思维密切相关的是方法、算法设计。
5.1 问题类型 64
5.2 定性问题的测量方法 67
5.3 全局问题的局部算法 73
5.4 大问题的逐步求精 76
5.5 难测问题的替代算法 82
5.6 利用实验创造数据 87
……
