“ 入门数据分析遇到哪些障碍”

周日参加一个线上分享和一个线下沙龙，遇到很多数据分析初学者，帮他们解答了一些问题，现在整理如下：

01

知识的诅咒

知识的诅咒（The Curse of Knowledge），即：我们一旦知道了某事，就无法想象这件事在未知者眼中的样子。当我们把自己知道的知识解释给别人的时候，因为信息的不对等，我们很难把自己知道的完完全全给对方解释清楚。总是，我们的知识“诅咒”了我们。

翻译一下

知道的人不知道不知道的人怎么想的，尽管他曾经也是那个不知道的，现在全然忘记了，这也是很多人可以学好，但是不一定教得好的原因。 不知道的人更加不知道知道的人是怎么想的，这根本就是降维打击。从下往上仰望，怎么也看不到上面的风景，就算看到了，却也不敢相信自己的眼睛。

一般来说入门一个新的行业或者职业内心都有一些恐惧，其本身就是知识的诅咒在起作用，当你去学新的知识的时候，很多过来人都是一幅不以为然的样子，说so easy 。

比如：

案例1：当我看到很多人报培训班学习tableau的时候，我第一反应这个软件还要花钱学习吗，拖拉拽的，自己买本书，一天就搞定了啊。

案例2：大家有没有考过驾照的经历，你在考试的时候，你会发现很多考过的人，都会风淡云轻的说。科目二很简单，科目三很难。其实他们说的没错，从难易程度上来说科目三的确比科目二难，因为科目三的道路比较复杂。但是后来自己的亲身体验下来，觉得科目二比科目三难，当然我说的难是只：个人时间付出，精力付出方面。因为科目二你是从0-1，你需要适应人车配合，油离配合。其实到了科目三，有了科目二的经验基础，学习起来很快的，反而容易多了。

当你想从传统行业转行做数据分析师的时候，你问数据分析领域的人，他们肯定说没有问题，数据分析很简单的，但是如果你真信了，就麻烦了。「」

产生的问题：片面的理解

解决方法：一方面可以多听一些人的声音，甚至可以思考一下那些少数人的声音为什么那么说？第二增加自己的原始的学习动力，比如，很多人就是为了高薪而选择学习数据分析，那么他对高薪有多渴望，就有多大的动力去打破知识的诅咒。 比如，你考驾照，为什么那么难（当然现在你不觉得难），你还可以顺利的通过呢，因为你买车的内在动力支撑着你去消灭一切心里障碍，这就是原始动力。

02

理想主义

现在数字化如火如荼的今天，大家脑子里都是数据分析师如何的牛逼，如何的驱动业务，扭转乾坤。其实我想说的是这是理想主义，恰恰是这种理想主义吸引了一大批人慕名而来做数据分析师，也恰恰是这种理想与现实的差距让一大批数据分析师又离场而去。

理想和现实是有很大的差距的，现实是怎么样的呢！下面我们来理解一下：

举个通俗易懂的例子：三国演义中诸葛亮的角色

理想主义(小说) ： 诸葛亮运筹帷幄，呼风唤雨，战无不胜，多次挽救蜀汉于危难，扭转乾坤。

现实主义：赤壁大战其实核心人物是 周瑜，诸葛亮只是一个跑腿的。刘备（关羽和张飞）的年龄比诸葛亮大20岁，大20岁是什么概念，也就是说刘备在打仗的时候，诸葛亮只是一个实习生而已。只是到了刘备奠定蜀汉政权之后，前期都是关于和张飞等五虎上将打下来的，之后这个管培生才慢慢成长起来。

所以真实的诸葛亮没有那么神，但是很多作者为了迎合大众，会虚构人物。把不是他的功劳归因到他头上，再虚构一些没有的功劳，这样英雄就诞生了。数据分析也是这样的，明明一个大项目是整个公司各部门一起合作完成的，一个数据分析师在写文章（小说）的时候，就会写数据分析在里面起到的作用多么多么大而且故事情节也相当的曲折离奇吸引眼球。很多人到了职场，发现自己只是一个打工人，并不能创造神话。

比如：看到一些写数据分析的文章，

一般结构是这样的。

先介绍背景，我当时遇到了什么样的难题，这个难题没有任何人可以解决。

然后介绍过程：我们引用xxx分析方法，或者什么大数据分析 发现了某种规律。

最后是：根据我分析结果发现的规律，我做什么，公司业绩200% ~500%的增长。

「文章用词再修饰一下，把所有的功劳归因于数据分析，瞬间创造了一个数据分析的神话。

以啤酒尿不湿案例为例（奶爸给宝宝买尿不湿，顺便给自己买瓶啤酒）：

理想主义：

首先：沃尔玛为了提升销售额，kpi压力大，各个部门都尽了力，提升不明显

然后：沃尔玛说通过大数据分析，关联规则算法，挖掘出了啤酒和尿不湿这一规则

最后，把啤酒和尿不湿 放在一起了，组合销售，大幅度增加了公司的销售额，创造了一个数据驱动增长的神话

实际情况是什么样呢？

首先：问题是真实存在，沃尔玛需要提升销售额，kpi压力大

然后：各位部门在一起开会，提出了组合销售的营销模式，所以需要业务部门一起提供可以组合的商品组合。为什么用组合营销呢，因为之前一直用的策略。

销售部门：将产品按照销售情况已经分成了引流产品和利润产品，比如水果中橘子是引流产品 ，价格相当便宜（甚至亏本卖），傍边是苹果，苹果是红富士利润率相当高。然后很多买了橘子的会买点苹果。主管部门问销售部门，还有哪些可以做为引流产品，销售部门说，啤酒也可以。引流产品的特征是销售量高，用户对价格比较敏感。那么确定了啤酒这个引流产品之后，销售部门就找到数据部门，说帮我拉一下买啤酒的还买了哪些产品，我们看下哪些产品的利润高，做组合销售。

然后数据部门拉了一下，从销量和销售额的做了一个排序，发现了排在第五名的尿不湿，最后领导也比较好奇，给用户打了一个电话调研，才确定了问题。

最后：主管部门和销售部门 一起开会讨论 啤酒可以引流哪些产品，最后会议决定用尿不湿。至于后续的数据效果其实也一般，并没有提升多少，因为就算你不放在一起，那些奶爸也会买啤酒。

这个案例整个过程，数据分析就做了一件事情，就是提数验证，当然这件事也很重要，可以支持决策。关键是结果也是虚构的。其实日常的数据分析工作大部分都是这种情况，没有那么多神话。

这些神话，一方面让很多人慕名而来，另一方面也让一部分人戛然而止（觉得太高大上了,自己干不了）

但是前面那个版本是喜剧性的描写，是一种写小说的模式，塑造了一个数据分析的英雄人物在那里。现实中的数据分析肯定是所有的思路和方法都来源于具体的日常运营，也就是我们通常说的，艺术来源于生活，没有这么多扭转乾坤的神话。这也是很多数据分析入门之后，有一定失望的原因。因为他发现他用关联规则怎么也挖掘不出 “啤酒和尿不湿“，要么就是挖掘出来了，前台收银员早就知道了。

产生的问题：让很多没有理智的人慕名而来，让一些自信心没有那么高的人又望而却步。

解决方法：理想的现实主义万丈高楼平地起，高楼可以作为自己的理想，但是一定不要妨碍自己搬砖。不管是100层的高楼也好，10层的高楼也好，你的职责就是从搬砖开始。这才是入门初学者的思考方式

03

线性思考

当大家要入门一个新的行业的时候，这时候大众的心理更愿意相信一种结果就是，「最简单的线性思考，我只要把所有的课程都学好了，然后就可以入门了，于是算了下10本书，半个月一本5个月学完，这也叫暴力思考。所以大家去看，很多高赞的文章都是列举了一大推的课程资料，一大推目录。对就是这个往往还很受欢迎。因为他迎合了大众的懒惰的线性思考方式。

其实人生真的是线性思考吗，当你毕业拿着7000的工资，按照线性思考，你会发现你这辈子，下辈子都别想买上海的房子了，但是你会发现在上海拼搏的年轻人奋斗了5、6年后大部分人都付了首付买了上海的房子。这就是非线性思考的结果。因为你的薪资不是等比例的增长：每年涨10%。而是非线性有可能今年涨10%，明年就涨100% ，后年就是200%的涨这就是非线性思维。

「对，线性思维是常人的思维，因为这最简单，人都喜欢简单的思考方式。

线性思维 会导致那些弊端呢，首先线性思维是战略的懒惰 ，然后战术上假装勤奋。很多人不去思考我要怎么去成为一名数据分析师，拿了一大推学习资料就开始学习，前一个月学的还挺认真的，后一个月就从入门到放弃了。这是对战略的忽视，也是对人性的蔑视，人性是懒惰的。不要再相信头悬梁锥刺股的童话了，「学习如果是痛苦的，他必将失败，如果成功那只能是侥幸。因为有很多东西是你现在这个阶段无法学的进去的，不放弃才怪。

产生的问题：「按部就班的闭门造车的学习，然后从入门到放弃

解决方法：先入门再精通，先完成再完美，在实践中学习，学习中实践。前期进步是很小的，当你入门之后，学习能力会更快，更强。知识有时候需要结合阅历才可以吸收，有些数据分析的书单，入门级的是看不懂的，只有工作1到2年以后才可以。这就是为什么年轻人看不懂<金刚经>的原因，而玻璃大王曹德旺可以，因为人家有能力普度众生，你连自己都渡不了，阅历不够。

首先我承认那些专家列的学习资料都是对的，但是时间不对。那些资料是数据分析师整个职业生涯需要学习的东西，你怎么可能在入门之前就学完呢。就算你学完了，也不能消化，那你最后学他干啥。有很多思维性的课程，你没有实战经验，你就像看天书一样，浪费时间，还会打击自信心。例如：用户增长，增长黑客 估计很多人看完 也就记得一个AAARR，然后啥都没有了。用户增长本质上是各种实验的探索，各种人员如何的的紧密合作，各种小数据共创思考。

「所以当你面前的一大推书单感觉学习遇到障碍的时候，不用怀疑自己的能力，可能仅仅是你实践不够，过段时间就可以看得懂书单了。

建议是：前期：初生牛犊不怕虎，认真的学一两门课程（最多两门），能够让你找到工作，敲开这扇大门。

中期：在实践中，持续的学习，思考，总结。例如，公司要做精细化运营，那么就可以开始学习运营之类的书籍了，如果你接触是产品分析，你可以开始看产品经理相关的书籍了。

后期：反复重复上面中期的过程。

最后： 不要担心学习路径,学习会带着你怎么学习，书会带你找到下一本书。书能看得懂就看，看不懂不要担心是自己的能力问题，只是你的阅历不够，那就等阅历够了再去阅读。小孩子即使背了四书五经，不理解就不能为你所用，那就节省点时间。

「那么前期一两门课程怎么学呢，去招聘网站找你期望薪资对应的岗位要求，学习就可以，不要被那些贩卖焦虑的人给吓到了 大学四年学了那么多课程，有一些是听懂没用的，有一些是压根听不懂的，也许将来阅历增加了可以看懂，最后毕业之后，发现除了心里上安慰下自己是本科毕业，到了企业其实还是从小白开始。

工作和学校不一样的地方是，他不可能让你全部学完，学会再来找工作，因为社会无时无刻不再变革，又可能你现在学了SAS（数据分析软件），明年大家都用R语言or Python了，所以你永远学不完，你也不可能再有那么多四年了。。。

花最小的精力学，先找一份工作 在工作中学习 ，思考，总结，再学习，再思考，再总结。

找工作真的不需要你什么都会，这个世界上没有人什么都会。当年我找数据分析师工作的时候，就学了一个SAS，其他啥也没学。在第一份实习中才学的R语言第二份工作才开始学SQL之后才开始学习，用户运营，产品分析 等等业务知识。书买了很多，看得懂我就看，看不懂就放那里，很多书发现两三年以后也就看懂了，别有一番风味。

04

总结

数据分析师没有那么容易，不要被知识诅咒了，你需要强大的原始动力才可以打破知识诅咒。

数据分析师也没有那么牛逼，不要被网上那些高大上的文章（小说）吓怕了，其实写那些文章的人可能只是一个搬砖的，只不过文笔比较好。

如果你还想学习数据分析，其实:

数据分析师没有那么难 ，不要被那些贩卖焦虑的人列的书单恐吓住了，那些书是你整个职业生涯学习的，可以慢慢学 。

祝入门者成功入门，祝转行者，成功转行。

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