考研数据化思维的学习可以通过以下步骤进行：
学习基础统计学知识
掌握均值、方差、标准差、概率分布等基础概念。
理解描述统计和推断统计，包括假设检验和回归分析。
理解数据分析工具及软件
学习使用Excel、Python、R语言等数据分析工具。
熟悉FineBI、Tableau、Power BI等商业智能软件。
进行实际项目练习
应用理论知识于实际问题，通过实践项目提升技术能力。
练习数据清洗、数据可视化和机器学习模型构建。
培养批判性思维
学习如何评估数据质量和分析结果。
参与数据分析社区，交流经验，提升洞察力。
目标思维
明确学习目标，制定合理的学习计划。
对比思维
直接应用所学知识解决实际问题，对比理论与实践。
细分思维
将复杂技能分解为小块，逐一学习和训练。
多渠道获取信息
通过网络、书籍、课程等多种方式了解最新的研究进展和应用情况。
注意考试技巧
练习快速分析题目和有效排版答案。
编程基础
如果可能，具备一定的编程语言基础，如C语言或C++。
通过上述步骤，你可以逐步建立起数据化思维，并在考研的数据结构科目中取得好成绩。