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盤點學習數(shù)據(jù)分析的八大誤區(qū)
2021-06-15 09:51:42

數(shù)據(jù)分析好學嗎?很好學!然而很多同學學著學著就鉆進誤區(qū),結果空耗力氣不說,還不解決問題。今天陳老師就來盤點下,常見的八大誤區(qū)。同學們有則改之,無則加勉哦。

01  目標不明,貪大求多

學數(shù)據(jù)分析到底是為什么?常見的回答:


1、我想換個數(shù)據(jù)分析的工作


2、我想提高工資收入


3、我對數(shù)據(jù)很感興趣


4、我需要解決一個具體問題


5、我看“大數(shù)據(jù)”“人工智能”很時髦


單獨看的話,每一種想法都沒錯。每一個想法,能堅持到底,也都能達到目標。但怕就怕:把這幾個玩意混到一起,畢其功于一役。想學一個技能,能解決眼前的問題,以后能找個大廠工作,工作很符合自己興趣,工資收入能漲好幾倍,且快速的實現(xiàn)以上所有目標……

 

歷史一再教育我們:且字越多,失敗概率越高。目標太多,會直接導致學習失敗。我們經(jīng)常能看到,一個雄心勃勃的同學一口氣買了20本書,從《統(tǒng)計學》到《西瓜書》,從《21天0基礎學習python》到《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》……攤在桌子上滿滿當當,結果幾個月下來啥都沒學會。

 

本質(zhì)上看,數(shù)據(jù)分析是典型的交叉領域知識,涉及的科目非常多(如下圖)。如果目標不明確,很有可能在某個分支里深陷泥潭無法自拔


02  限于一隅,鉆牛角尖

與上一種情況相反,有些同學走的是牛角尖路線。


● “我就是那個要成為excel王的男人”

● “我就是那個要成為sql王的男人”

● “我就是那個要成為python王的男人”

● ……


鉆研一門技術本身沒啥問題。怕的是,鉆研技術不是出于對技術的熱愛,而是覺得:“我成為excel/sql/python王以后就能升職加薪了吧……”

 

額,明確回答:不能

 

一來,想達成“王的男人”難度太高,短時間根本不可能


二來,公司不是按軟件/工具/技能給薪資,而是按崗位給薪資

 

一個崗位要解決具體問題,往往是結合實際的、多種技能組合。沉迷一隅,經(jīng)常是苦學半年,還是啥問題都解決不了,更談不上升職加薪了。

03  求職提升,混為一談

在設定學習目標的時候,到底是想提升目前崗位/行業(yè)的適應能力,還是提高自己在人才市場的競爭能力,是兩個根本方向性問題。


提高人才市場競爭力:滿足的是未來意向企業(yè)的需求


提高目前崗位適應力:滿足的是當下企業(yè)的需求


除非未來求職企業(yè)和當下企業(yè)的行業(yè)地位、業(yè)務場景差不多,否則滿足當下需求的,和滿足未來需求的一定不是一回事。更不要說跨行的了。常見的情況整理如下,同學們自行對號入座,做好學習路線的設計。


04  跨行跳槽,訓練不足

這是跨行同學常見問題,特別是跨度很大,過往經(jīng)驗很少幫助的時候。很多同學問:“老師,我學會excel,sql,python了,能找啥工作?”這時候經(jīng)常被我一句反問:“啥叫學會?!”

 

相當多的同學只是對著網(wǎng)上案例、書本練習題敲了一遍鍵盤,運行一下發(fā)現(xiàn)能跑出結果,就算自己學會了。訓練度太低,導致筆試的時候丟三落四,面試的時候丟東忘西,結果肯定不行。

 

所有技術類操作,需要充足的訓練度保障。最好的方法是“四個同一”(如下圖)


05  逃避技術,碰碰業(yè)務

這也是跨行的同學常見問題。很多同學想跨行選擇業(yè)務方向,不是因為自己很擅長業(yè)務分析,而是“覺得我技術不行,就先干干業(yè)務吧……”然后真到面試的時候,連對方是做啥業(yè)務的都不知道,最后折戟沉沙也是理所當然的呀。

 

注意:市面上所謂業(yè)務分析,大部分不是孤身一人在業(yè)務部門的“野生分析師”,就是給業(yè)務整理excel表的表哥表妹,工作初級、簡單不說,以后再換行也沒啥幫助,還是得老老實實補回技術能力。


真正做業(yè)務分析且高級的崗位,往往是用戶運營、增長黑客、渠道推廣等強力業(yè)務部門的業(yè)務人員自己干了,本質(zhì)上拼的是業(yè)務能力,不是excel里拉個透視表。

 

真的想往業(yè)務方向發(fā)展。在學習的時候,需要的是擴充見識,是對一個具體行業(yè)具體流程的深入了解,對數(shù)據(jù)采集方法與數(shù)據(jù)形式的細致研究。這些知識可以看諸如《增長黑客》《精益數(shù)據(jù)分析》這種理論書補一點,但是更大程度需要個人對行業(yè)的深入了解。不然一落地到具體的操作層面,100%會抓抓瞎(如下圖)


06  同行跳槽,缺少深度

很多在同行間跳槽的同學會遇到這個問題。明明面試的崗位就是普通的分析崗,卻在面試時候被各種高難度問題懟得暈頭轉向,然后懷疑人生地問道:


“做這種分析還需要建模?”

“做這種分析還需要理論?”

“做這種分析還需要方法論?”


這種情況,其實就是招聘內(nèi)卷造成的。大家明知道丫不需要用,但是面試官還是會問,不然咋淘汰掉其他人呢?可如果真去學,平時又用不上,又不知道哪里是個頭,咋辦呢。

 

這時候的學習,記得:寬度大于深度。先記住諸如統(tǒng)計學、機器學習、推薦算法的目錄。把每一類問題常用方法,基本思路記下來,之后有空余的情況下再練案例,之后再有空余情況下再聯(lián)系實際做嘗試。


這樣至少面試時候不會直接被打啞火,能應付過場面。同時和自己經(jīng)驗結合時候也容易說。“方法就是這幾種了”

07  死鉆技術,忽略場景

在職,想解決實際問題的同學,經(jīng)常遇到這個問題。最典型的,就是一張嘴:


“用戶畫像的標準做法是什么”

“預測模型的常見做法是什么”

“原因分析的科學做法是什么”


你問他為啥要強調(diào)“標準”“常見”“科學”,答案都是:


● 領導不認可

● 同事不買單

● 客戶不接受


這個已經(jīng)跟“標準”“常見”“科學”沒關系了呀,這是怎么搞掂人的問題。這種問題其實沒啥書可以參考,要看,也是看《溝通學》或者《管理學》而不是《高級預測建?!贰?/p>


類似的場景非常多,比如

● 需要溝通解決的:口徑統(tǒng)一、考核目標、評價標準

● 需要管理解決的:缺少管理規(guī)范、有規(guī)范不執(zhí)行

● 需要技術解決的:工作流程沒有數(shù)字化、缺少數(shù)據(jù)采集

● 需要業(yè)務解決的:缺少策劃思路、業(yè)務能力不足、缺少經(jīng)驗積累


這些都會導致實際工作中數(shù)據(jù)分析做不動。而且這些因素和數(shù)據(jù)分析沒半毛錢關系。因此要想通過學習解決這些問題,就不能只盯著數(shù)據(jù)分析,而是從多個角度思考:到底怎么辦。這里教大家一個簡單的判斷準則(如下圖)



08  總想系統(tǒng),忽略實際

有些同學在日常學習的時候,總想著:系統(tǒng)練練。想法沒有錯,但是指望著在一個數(shù)據(jù)集里,甚至一張大寬表里,就騰挪跌宕的把各種操作都練習完畢,就很容易出問題。

 

一來,實際工作中數(shù)據(jù)表結構復雜,不可能一張寬表走天下


二來,實際工作中問題發(fā)生很分散,不可能一張表內(nèi)涵所有問題

 

如果執(zhí)著于:找一張寬表把技能全練了。不但會發(fā)現(xiàn)很難找到100%滿意的數(shù)據(jù)集,而且即使找到一個看似很適合練手的,練完了實戰(zhàn)時候還是掉鏈子。因為實戰(zhàn)時候,分解問題才是第一步工作。

 

真想系統(tǒng)性學習,第一步要做的是分解清楚,哪些是業(yè)務問題,哪些是技術問題,哪些是數(shù)據(jù)采集問題,哪些是數(shù)據(jù)提取問題,提升自身分辨能力,之后每個科目通過專著提升能力,這樣遇到問題才能游刃有余。

09  小結

八個問題,其實都是源自最初的:目標不清。在各個工作里,數(shù)據(jù)分析是有最多理論支持的,其中每一個科目深入下去都深不見底。因此給人一種錯覺:只要我看書看得多,就能包打天下了。


但實際上:


● 數(shù)據(jù)分析的工作場景非常復雜,混雜了:理論、業(yè)務、技術、目標、人情世故種種問題。


● 數(shù)據(jù)分析的求職信息非常胡亂,各種名詞滿天飛,掛羊頭賣狗肉情況非常多。


這些復雜情況還因人而異,水平不同的人難度根本不一致。因此遇到問題,先別急著買20本書,先梳理清楚到底自己想要啥。突出重點,把自己目標里的“”字多干掉幾個,后邊就自然輕松了。

-END-

接地氣的陳老師
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