学习概率需要以下几种思维：

逻辑思维：

概率论本身是建立在逻辑基础上的，因此逻辑思维是学习概率的重要基础。通过学习逻辑导论等逻辑学基础知识，可以帮助理解概率论中的概念和推理过程。

统计思维：

概率与数理统计是统计学习的基础，统计思维有助于从数据中提取信息并进行推断。将抽象的数学知识与现实生活中的例子联系起来，例如通过正态分布与管理学中的6-Sigma相结合，可以更好地理解和应用概率论。

数据驱动思维：

概率论强调基于数据进行分析，因此数据驱动思维是学习概率的关键。通过收集和分析数据，可以更好地理解事件发生的规律和概率。

不确定性思维：

概率论处理的是不确定性，因此需要学会用不确定性的眼光看待问题。这种思维方式不追求绝对的确定性，而是基于数据和统计规律做出最有可能的判断。

模型化思维：

概率论中经常需要建立各种模型来描述和预测现象，因此模型化思维也是必不可少的。通过建立概率模型，可以对现象进行量化分析和预测。

贝叶斯思维：

贝叶斯学派将概率解释为“合理置信度”，这种思维方式允许对单次事件进行概率判断，并且通过不断更新认知来提高判断的准确性。

整体思维：

概率思维不仅关注局部随机性，还关注整体上的规律性。通过观察和分析大量数据，可以发现事物背后的规律，从而提高决策的成功率。

实践思维：

概率论的应用广泛，通过实际操作和案例分析，可以更好地理解和应用概率知识。例如，通过计算保险、投资等领域的概率，可以做出更明智的决策。

综上所述，学习概率需要逻辑思维、统计思维、数据驱动思维、不确定性思维、模型化思维、贝叶斯思维、整体思维和实践思维的综合运用。这些思维方式不仅有助于理解概率论的基本原理，还能在实际生活中应用概率知识进行决策和分析。