如何系統學習數據分析？

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很多學習數據分析的同學也都有這樣一種困惑“為什么學了那么多工具，還是不會?”，原因無外乎兩個，一是只學到了碎片的知識，沒有建立知識之間的連接，無法形式自己的知識體系，二是缺乏實踐，導致無法形成“知行合一”的工作技能。

知識超載和碎片化

當代人都面臨兩個問題——信息超載和知識碎片化。

信息超載老話題不多說了，講幾個數據：

全世界每天有4000本書出版，超過4億個字；

紐約時報一天的文字量等于牛頓同時代的人一生的閱讀量；

一個專業領域，每天大概有200個公眾號正在注冊，有近1000篇文字正在產生……

過去雜家、博物家在現代社會已經不可能存在，即使有，也干不過谷歌度娘。

結論1：知識的儲存能力，人類早就被電腦完勝了，知識的搜索和鏈接能力，才是學習的核心競爭力。

另一個趨勢也很明顯：知識碎片化。這個碎片化從3個方面開始——

首先時間和空間被打碎，移動手機允許你在三站地鐵里聽完一本書；

其次被打碎的是信息，如果你翻知乎、今日頭條或者某個博客，你并不會像看一本書一樣，知道前面一章講什么的，后面即將講什么，除了標題黨，你根本對下一個博客、內容毫無預期，只能被動接受；

最糟糕的其實是知識結構碎片化——你并不知道是誰，在什么情況下，針對什么問題講的這句話。所有的信息缺乏了上下文，就是廢話。

比如說有段時間我刷管理類的文，你會發現在雷軍、傅盛、彼得德魯克、吳伯凡、馬云、吳曉波……各位大佬針對同一個問題講的內容完全不同。到底信哪個？其實雷軍講的是互聯網行業；傅盛講的是小企業逆襲，他正在做投資；彼得德魯克用管理在講哲學；吳伯凡老師在講中西方文化；馬云老師在對大眾勵志；吳曉波其實是用管理談財經——更重要的是，他們講話的場合，時間點和對象你一無所知。

結論2如果一個人沒有搜索能力，他不會知道背景；沒有思考能力，不會知道為什么——這樣單純知道一句話，比不知道更糟糕。

把前面兩個結論放一塊，結果很清晰——時間空間碎片化確實能夠提高學習的效率（其實也干不過電腦），而信息碎片化和知識結構碎片化帶來的，則是學習效率的倒退和焦慮之源——因為他毀掉你的主動搜索能力和主動鏈接的能力，也就是深度思考的能力。

這就是碎片化的陷阱，極大的提高了并沒有什么卵用的信息，而降低了最重要的獨立思考的能力。 

知識可以零售嗎？

最近的問答類APP非常火，先是知乎4月份在其微信公眾號悄然上線了【值乎】，而后果殼網在5月份不甘示弱，上線了【分答】并且后來居上，用戶活躍一下子超越了【值乎】。

【分答】是一款付費語音問答產品，它的規則非常簡單，有三種角色設定：回答者、提問者、偷聽者。回答者只需說明自己擅長的領域，然后設置付費問答的價格，價格規定在1-500元之間，感興趣的用戶可以作為提問者付費后對回答者進行<=50字的文字提問，然后回答者通過<=60s的語音來回答問題。在此過程中，其他用戶可以作為偷聽者通過1元的付費來“偷聽”回答者的語音回答。被“偷聽”一次，提問者和回答者可以各得0.5元。

【分答】吸引人的地方有兩個，一個是提問和回答能賺錢，讓知識不再是免費的分享，真正做到了書中自有黃金屋；一個是明星效應，或者說是網紅效應。【分答】一開始能夠點爆市場，看它的卡司就知道了。

有亞洲首富之子同時也是國民老公的王思聰，有各類綜藝大咖如《最強大腦》的帥氣教授魏坤琳、《奇葩說》第一季冠軍馬薇薇、《邏輯思維》創始人羅振宇等，還有演藝界的明星佟大為、汪峰等，這樣強大的陣容，讓【分答】在上線20幾天的時候，就拿到一億美金的估值，而國民老公王思聰，僅僅回答了25個問題，短短的25分鐘時間，就賺了11萬多。

在一片喧囂，全民歡騰過后，靜下心想一想，以“知識的零售平臺”為目的的【分答】一類的問答社區，真的能達到傳播知識，提升能力的效果？

如果說【知乎】的一問多答，干貨至上的模式，收獲的是多角度的價值觀、人生觀以及知識體系；【果殼】的科技報道，收獲的是科技的不為人知的小細節，是滄海遺珠。那么【分答】一類的60s的語音回答，收獲的或許只是跟明星的親密接觸，以及搞一個大新聞賺錢的欲望的滿足。為什么這么說呢？

• 首先，對于答題者來說，60s的時間僅足夠講1、2個笑話，對于一個知識點來說根本不足以講透，所以這60s的回答不是用來提供知識的；

• 其次，對于提問者來說，提問字數限制在50個字以內，提問的東西只能非常直接，根本無暇顧及問題的背景。因此在【分答】上經常出現以下的問題：          如果非要二選一做你的女朋友，你選XXX還是XXX，為啥？  你和XXX的性福生活是真是假？  你多久啪啪啪一次，最近的一次啪啪啪是什么時候和誰？

• 最后，對于提問者來說，提問的目的不再是單純的希望獲得知識，而是想獲得更多的人偷聽，從而達到賺錢的目的，這樣的目的，不利于知識的正向分享。

知道哪些知識重要比學習知識更重要

我們都有這樣的經歷，在上學的時候，準確而準時地劃重點的老師會往往被同學們點贊。曾幾何時，劃重點成為課堂最激動人心和最令人期待的一刻。在信息爆炸時代，尤其如此，最重要的不是增加信息，而是篩選和刪除信息。

系統學習的重要性

任何學習知識，都是相互聯系，相互作用的。因此第一步就是找出各部分間的直接聯系，把網絡結構初步地建立起來。但是有些部分和其他部分并不一定能夠建立直接的聯系，那么還需要發掘第二層、第三層關系。 要明確各部分之間的關系，以及綜合運用。 學習是先模糊概括，再逐漸在大框架下逐步明晰細節、完善結構、針對缺陷和不足專攻的學習方法。

行動學習理論認為，人要掌握一門技能，需要有10%的時間學習知識和信息，70%的時間練習和踐行，還有20%的時間與人溝通和討論。這個原則叫做721原則。

碎片化學習對于10%的信息接收非常有用，而剩下獨處練習的70%和討論的20%，則需要留出大量時間來系統學習——碎片化學習永遠只是系統化學習的輔助。你需要留出足夠多整塊時間學習。

所謂系統學習法，是指把所學內容當成是一個系統看待，力求從大方向出發指導學習，這樣，在學習的時候不是按部就班按章節行進，而是先模糊概括，再逐漸在大框架下逐步明晰細節、完善結構、針對缺陷和不足專攻的學習方法。

如何系統學習數據分析？

在學習數據分析之前應該明白幾點

• 數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。

• 數據分析師本身融合了業務知識、統計學和計算機等學科，并不是新的技術。

• 數據分析更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）

• 數據分析項目通常需要重復一些毫無技術含量的工作。

職業規劃

以數據分析師為例，先看一下國內知名互聯網數據分析師的招聘要求：

• 計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；

•  具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；

•  三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據采集、整理、分析和建模工作；

•  對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；

•  具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；

•  富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰

前三個屬于硬件要求，一般而言，有專業基礎(計算機、統計學、數學等相關專業)入行需要3個月以上的學習。對于非專業背景的同學，入行的時間可能需要的更長，建議給自己預留6-12月的時間。而要成為一個熟手(企業用工需求最多)則需要2-3年以上的行業經驗。

Anyway,作為一門對數學和計算機都有較高要求的一門交叉學科，從事大數據是有一定門檻的，但相對于10年以上的職業生涯（國外頂尖數據科學家50-60歲仍然十分活躍），預備半年的時間來學習這個最炙手可熱的技能還是很劃算的。

從業務開始

學習一門技術要和行業靠攏，沒有行業背景的技術如空中樓閣。技術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的（十年前做網頁設計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合行業之后就能夠獨當一面了，一方面有利于抓住用戶痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業經驗，使用互聯網思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學習技術時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。

大數據是技術工具，最終的應用需要深入理解業務企業的業務場景和商業模式，甚至有人說不懂業務就不要談大數據，可見領域知識的重要性。值得一提的是，近幾年在頂尖科學雜志《Nature》與《Science》上發表的大數據文章都是來自行業專家，而并非計算機專家，這從另外一個方面反映了業務知識的重要性。

get技能

數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。對于高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

分析工具

對于初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對于高級數據分析師，使用分析工具是核心能力， SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

編程語言

對于初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對于高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

勤于學習

大數據時代的知識，沒有像印刷時代對知識結構視為必須具備的“基礎”知識，知識是非線性的，可以自由組合、切割，處于一種分散和游離的狀態。未來，你必須具備快速自學和捕捉知識的能力，學習將從一個“知識儲備，學以致用”的過程，向“知識構建，用時再學”的過程轉變，學習將是一個持續的，乃至終身學習的過程。為此你需要具備一種快速而靈活的學習方式。

參與一次系統培訓：

系統培訓能夠幫你規劃并實施一個系統的學習方案，會在你起步的時候構建一個比較扎實的基礎知識框架，這個過程和蓋樓時先打地基的道理是一樣的，地基打的越深，樓房才能蓋的越高。具備項目經驗的講師會講授很多實際工作中的項目經驗，可以帶領大家快速進入正確的學習通道，少走彎路。當然，培訓取代不了工作實踐，如前所述，多在工作中積累業務經驗，技能水平才能提升的更快。

在社區快速學習：

在國外，除了大學，社區形式的學習平臺(如r4stats.com、KNIME)由于知識更新快，學習時間更加靈活，形成了獨特的社區學習(community learning)現象。社區里不但有初學者(freshman)，也是不少頂尖技術專家(Veteran)光顧的地方。社區是一個自由、無中心的交流學習平臺，沒有權威，一切都可以質疑和挑戰。當然，如果要和這些高手過招，你必須先打好英語基礎。未來，社區將成為從業者技能get、快速充電的重要渠道，社區或將成為繼高等學校、職業學校以外的一個“無圍墻”的校園。

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