光努力是没有用的

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3个月前,我还不知道数据分析是什么。不知道的原因是一直以来我从事的都是医学相关专业。甚至一点想知道的想法都没有。

但是随着时代的发展,我才知道我们每天做任何事情,都会留下数据,积累多了,加以分析,那么这个人在我们面前将会没有秘密,这就是大数据。

我的工作年限很短,从硕士毕业到辞职也就是一年半的时间。工作这么短的时间就辞职,是因为我觉得之前从事的职业已经属于夕阳产业,毫无发展前景。

在这里我想推荐漫画家蔡志忠老师的演讲——《我觉得努力是没有用的》(不是打广告),我就是在看了这场演讲之后,毅然决定从新选择一条职业道路。

努力的前提,是先选好自己要走的路,这点很重要,因为条件概率的大小才决定了我们之后成功的概率。

辞职以来我了解过很多行业,从工作内容、薪资待遇、行业发展、市场环境方方面面考察一番过后,我突然发现那些前景大好的职业都有一个共性,就是他们都能够顺应时代的发展,让人们的生活更加高效便利。尤其是在行为即是数据的大数据时代,每个人都是数据的生产者。

如果谁能用数据阐明当下,预测未来,那我们无疑是掌握了一种巨大的力量,而这种力量可以最大限度得优化生活。数据即是资源,数据也是资本。

自从决定学习数据分析,这段日子我搜集了很多资料,虽说这些资料的质量良莠不齐,但好歹也帮助我形成了初步的认知。

普通的数据分析其实涉及到生活中的方方面面,在我看来,生活里面临的任何选择题,都可以用数据分析解决。

例如买房子应该选择多高的楼层、开店铺应该选择什么位置、买股票应该如何选择等等等等。这些决策都可以通过收集数据、处理数据而得出结论。

如若需要通过算法获取大量数据并进一步对海量数据进行预处理,使得这些数据可以应用于后续的分析过程,就是大数据分析。

再聊聊我自己的不足。第一点也是最重要的一点不足,就是缺乏对数据分析领域的系统认知。数据分析其实是按照收集数据、处理数据、

由于我事先没有梳理出整体框架和结构,导致在查阅资料的时候被各个环节或者步骤所需的解决方案搞得晕头转向,完全不知道真正开始数据分析要如何踏出第一步。

我目前的学习改进方案是,对于一个自己不熟悉的领域,应该先进行宏观把握和认知。按照由整体到部 分的思维层层递进。

第二点不足是没有明确可以用不同的工具解决同一个问题。举例说明,就统计分析而言,EXCEL、SAS、SPSS软件以及工具语言python、R等都可以用来分析数据。但我在自学的初期,其实并没有充分认识到这一点。造成的结果就是学的杂乱无章,毫无系统可言。

根据这些改进方案,目前我已经完成了Python的学习,希望后面在系统学习的道路上,不断利用碎片化时间精进。

下面是漫画家蔡志忠老师的演讲——《我觉得努力是没有用的》,当然不是说不去努力,努力只比不努力好一点而已,是要会思考。

要学会一边低头努力,一边抬头看路。

本文来自猴子数据分析社群会员的实践(知乎:等待花期的树)

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