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聊聊零基础入门数据分析这事
2022-01-07 11:43:31

到底啥叫零基础

之前我在知乎上看到一个这样的问题。标题大意是这样的:

零基础入门数据分析师,三个月后入职某节跳动。


这个文章当时吸引了我的注意。

好家伙,我心中直呼好家伙。

这同学学习效率太强大了,值得学习一下。这个成长路径要比我一直提倡的更短。零基础入门我的建议一般是:

1、系统学习数据分析知识


2、入职中小厂


3、跳到大厂


整个过程可能要花掉两三年甚至更久。

于是我点进了文章。在文章的开头,作者交代了自己的背景,自称是某末流985的非对口专业研究生。

OK,其实后面就不用再看了,我心中的疑问已经基本破案了。他**的零基础和我们理解的零基础是不一样的。

套用最近很火的一句话:

有人生来就在罗马,有些人生来就是牛马。

人和人之间存在差异,对于我们普通的人来说,我们更关心的零基础长这样:

双非本科


非数据专业


无实战经验


这样的零基础看起来似乎更接地气一些。

我之前还看到过这样一个视频:某个非洲贫困地区的人,通过网上学习数据分析,最后移民美国,实现命运大翻身。(视频出处已经忘了)。

零基础该学什么

这样的接地气的零基础,需要学什么才能转型数据分析师呢?

我们从数据分析的岗位发展说起。

数据分析这个岗位出现的时间并不长,大量出现也就这两年的事。

在出现这个岗位之前企业做决策需要大量的调研过程,决策周期很长。新技术的出现,使得通过技术分析海量数据成为可能,分析方法也逐步固化。

所以站在整个岗位发展的角度来看,数据分析岗的出现,增量因素是数据处理能力和数据分析方法。

由此可以推导出,要想成为数据分析师,学会这些增量技能就可以了,也就是学习数据分析处理能力和数据分析方法。

换句话说,完全不会这些增量技能的人,对于数据分析来说才能算是真正的零基础。

真的是这样吗?

你可能是负基础

在李笑来老师的《七年就是一辈子》中看到一个词很有意思——负基础。

有人问李笑来老师:如何零基础学好英文?

李笑来老师说:因为语言的基本要素是相通的,但是有些人连母语都不过关,学习英语,完全就是负基础。

相当有道理!

虽然看起来我们每个人都会说中文,但是有多少人能够说清楚主谓宾定状补的区别?

好吧,这个问题有点欺负人。

换个问题,有多少人能够清晰的把自己的观点表达出来?

  • 真正的零基础:母语表达合格,学习英语后换一种语言表达。

  • 虚假的零基础(负基础):母语不合格,语言组织能力差,学习英语后换一种语音继续不合格。

我一直喜欢强调数据分析中分析思维的重要性,但我的表述都没有“负基础”这么直白简洁,以后估计我会经常引用这个概念。

看完案例,再回头想想,你真的是零基础吗?

虽然数据分析师和传统分析岗的区别是那些数据方面的技能增量,可问题是:

你也不会传统的分析啊!

这可不就是负基础么。

学习不是盖高楼

学习一项技能常常会被比喻成建一座高楼;我也经常这样比喻。

零基础和负基础这类词汇配合这样的比喻,很容易让我们产生这样的画面:

  • 零基础就是在一块平地上面盖一座高楼

  • 负基础是在更低海拔的地面上盖一座高楼。


这种画面会让我们误以为就算是负基础,我只要加倍的努力,依然能够盖成高楼。

这是类比的危害。类比可以用来理解一个事物,但不能生搬硬套。

顺便说一句,如果你觉得这样的推理你觉得没什么问题,那么你很有可能也是负基础的。因为你没有掌握逻辑思维中的类比推理的缺点。

我想了很久,觉得换做这样的比喻可能更加贴切:

学会一项技能不是盖高楼,而是造一间生产线的车间。


当你学会了这项技能时,车间内各个机器直接有序地组合在一起,能按照一定的生产流程生产产品。对应的:

  • 零基础指的是你有一个毛坯的厂房,厂房的结构大致符合生产线的需要。再学习的部分是在厂房内有序搭建各个机器。

  • 负基础的话连厂房也没有,只有一块平地。不先建厂房就搭机器的话,因为无法固定,机器没法组合在一起,只能各自运作。

负基础的你学会了技能增量,于是在做数据分析时:

让你做回归分析,你会做。


让你做多维度分析,你会做。


让你做购物篮分析,你也会做。


但是遇到一个具体的业务问题,需要你自己想办法把分析方法组合起来的时候,你不会了。

因为你的机器堆在地上,他们之间没有有效组合。

这个比喻更贴合实际,以后我会尽量用这个比喻来说明问题。

所以,如果真的是负基础,学技能增量有没有用?

肯定还是有用的,但是效果一定很差。你可能找到一些初级数据岗位的工作,但很难再提升了。

小结

好的数据分析师能力都是相似的,不好的数据分析师各有各的问题。

你的零基础不是别人的零基础,真想零基础入门,要搞清自己的技能水平的储备究竟如何,才能找到适合自己的零基础入门路线。

最好的方式是咨询业内人士的意见。

这里的业内人士是指真正的数据分析师,不包含专门最数据分析培训的导师。有些课程太偏理论,和实际业企业需要的技能并不相同。即使相同,零基础入门的你,又怎么会去选择走一条理论知识要求那么高的岗位路线呢?

这里不是指培训导师内容不好,相反,我觉得培训老师的内容更系统,入门很不错。

但是我们现在讨论的是零基础的学习路线,这是两回事。

-END-

三元方差
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