数据分析的学习越来越卷啦!
学了技术学方法、学了方法学思维、学了思维……
等等,思维这一关好像不太好过去啊。
学了好像不太用得上,而且,思维实在太多了,根本记不住啊。
数据分析相关的思维确实有点多。我随手举几个例子:对比思维、溯源思维、逆向思维、目标思维、结构化思维、业务思维、二八思维……
我一下子能写下十个不重样的。
数据分析的学习路径中,学思维比学技术&学方法都要难。
因为数据分析的技术和方法学的时候使用场景很清楚,学了的效果立竿见影。
sql多学了一个函数,就知道该怎么用。随手写个代码测试下,一下子就有感觉了。
分析方法学会一个杜邦分析法,跟着案例走一遍也知道下次什么场合下可以使用。
但是,学习思维的特点是场景泛化、反馈延迟。
你今天学了一个结构化思维,跟着书本上的案例思考了一遍,觉得好有道理。
第二天换了一个场景,你就不知道该怎么做了。
而且思维这东西,太不标准化了。10个数据分析老师教给你的思维都不完全相同。
思维太多了,根本记不住,也用不上啊!
思维太多了,你记不住,其实并不怪你。
原因之一是专家们分享的思维方法非常相似,却起了不同的名字,导致思维方法的数量呈爆炸式增长。其次,这些思维方法并没有串联成一个知识体系,而是散点分布的小知识点。
不成体系的知识是很容易被遗忘的。
举一个我生活中的例子。
我在做菜这方面是一个超级小白,直白点说就是根本就不会做菜。
我试过查菜谱,边看边做。按照菜谱的步骤,我能做出一个勉强能吃的菜。但第二天我就不记得该怎么做了,完全没有头绪,只能模模糊糊地回忆一些步骤。
我试过几次都是这样,一直学不会烧菜。
今年年初我尝试地学了一个烹饪的原理课。课上介绍了一些烹饪手法中的基础逻辑,给我打开了新世界的大门。
比如说,我学习烧一款蔬菜肉片汤,就是用不同的蔬菜加肉片烧的一碗汤。
当时有一个疑问:不同的蔬菜在烧汤的时候步骤会有差别。有些蔬菜可以和肉一起下锅煮,有些菜蔬菜需要先下锅烧几分钟之后再放入肉片。
好奇怪,差别在哪里呢?
后来课程讲解了:原来肉片烧太久的话肉会老,所以烧这道菜要控制肉片下锅的时间在两分钟左右。但是不同的蔬菜,有的要烧很久,有的很快就熟。
所以到底是先下蔬菜还是先下肉,差别就在于这个蔬菜容不容易熟。反正你只要控制肉片在锅里的时间就要控制在两分钟左右就行。
豁然开朗。
当知道了这个原理,我甚至可以不用看菜谱,烧其他的蔬菜肉片汤的时候我甚至能自己把握时间。这比之前严格按照菜谱来上了一个大台阶。
我讲这个故事呢是想告诉你,当你只是知道一些知识点的时候,你很难记住。
但如果你知道一些更高维度的知识,把原有的知识点串联起来,那你就对这件事有了知识体系的。
问题来了,知识有几个维度?哪些知识是更高的维度呢?
我个人比较喜欢的知识体系搭建方法是把知识分成“道法术器”四个层次。
“道”是战略,是思维,不同的思维,决定了不同的结果。
“法”就是战术,是方法、策略。方法不同,效果也不一样
“术”指的是技术,技能,是能够落地执行的关键。
“器”指的是工具,资源,它们是做事的基础条件。
还是以烧菜为例。
道是烹饪的原理,我之前学习的先放菜还是先放肉的原理就是道。
法是具体的烹饪方法,比如炒、煎、煮、蒸等。
术是技术,比如颠勺、刀工等。
器是只锅碗瓢盆、菜刀砧板等器具,
是不是对只是体系的理解更清晰了一些?
道法术器用到数据分析的学习上,又是怎样的?
数据分析的道:战略
道是战略。
烹饪的道,是了解各种食材的加工规律,懂得将食材变成美食的原理。
数据分析的道,也是同样。要了解通过数据分析出结论的规律,懂得通过数据解读信息的原理。
通过数据分析出结论的规律,就是黄金圈法则2w1h。面对一个问题,知道是什么,然后是为什么,最后怎么办。
所以我们在做数据分析时一般要做几步:确认问题、分析问题、解决问题。
这三个步骤分别有一些道,比如:
记忆零散知识点只是表面功夫,构建知识体系才是数据分析成功的基础。
今天聊了聊数据分析这个岗位的道法术器。面对众多的数据分析知识点,下次你可以先找出这个知识点的定位,然后构建你自己的知识体系。
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