作为一个自学数据分析,并将数据分析运用于工作和生活,从中受益的文科生,我觉得有资格来谈谈这个问题。

一、数据分析不等于数学。

「文科生能学好数据分析吗?」会问到这个问题,我想多半是受到另外一句话的影响:「文科生学不好数学。」我们姑且不管这句话的有多少可信度,先来说说数据分析是数学吗?显然不等于!

1.1、数据分析究竟是什么?

「数据分析」含义宽泛,现如今互联网、移动互联网的各种产品盛行,你用的每一个网站,每一个 App,只要你用了都在产生关于你的数据,数据分析这个概念几乎是无处不在的。

我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有「数据分析」息息相关。

对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。产品经理也可以依据产品日常数据进行用户需求分析。从典型性上看,电商和网络游戏是这个框架下比较成熟的两类数据链条。

对于商业咨询/研究来讲,数据分析为观点服务,这里的数据分析,选样、分析过程、呈现都是依附于特定商业目标和商业逻辑的,没有太多的共性。重要的是要知道如何获取高质量的数据,以及熟练使用业界通用的分析方法。

此外,在一些商业提案、演讲、培训中也会用到数据分析,这里的数据分析更是为了主题服务,一方面需要描述市场规模、时间变化趋势等的宏观数据,另一方面需要具体的案例数据,讲述提案所涉及的方法在哪些指标上使客户/用户得到提升。

综上,数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置,产品、运营、市场,甚至销售、商务、人力,等等等等,当然职位可能就叫数据分析,但理解这个职位在哪一个业务板块,会更利于数据分析的进行。

因此,数据分析绝对不等于数学。

二、方法不对,就算理科生也可能学不好数据分析
接下来要谈谈怎么学好?确实文科生和理科生在学习习惯上有区别,比如文科生更喜欢记忆,理科生更喜欢规律,但是不要忘了,这都是一种刻意的练习。你回想一下,你作为文科生,学了那么多年,因为考试科目需要你背诵记忆,这是最好的办法,所以你反复地练习。那当你明白数据分析是什么的时候,尤其结合到自己在做的工作或者未来想要做的工作,那就要找到合适你的学习方法,在这个方法基础上刻意的练习,熟能生巧。

2.1、学习的捷径就是专业的培训
这里就不得不提到培训的意义,培训就是让一个有经验的人把他的学习方法分享给你,按照他的学习方案你可以更快地掌握这个技能。

总说学习没有捷径,但是在我看来,专业的培训就是一条学习的捷径。能够有人分享一个他的学习方法给你,同时在你延袭这样的学习方法的时候,你能够随时有人可以请教,在学习的路上没有阻碍。我也自学过,我知道最不爽的地方就是,在学到一个点的时候,不会了,被卡住了,怎么都解决不了,最后放弃了。其实可能就是一个非常小的问题,有个经验丰富的人一点就通了,这就是专业培训的意义。以 CDA 数据分析就业班为例,你在 3 个月的学习中,有多达 15 位不同领域的专业老师来给你指导。

除此之外,培训还是一个严格要求的过程,比起自学,要更有压力。以 CDA 数据分析就业班为例,你入学首先就要接受入学考试;你会跟几十位同学一同学习,相互比拼;你要完成定期的作业和考试;你要和同学协作一起完成毕业答辩等等任务。说回你的学习习惯,如果你没法坚持学到底,真建议参与一下这个严格的数据分析训练营,让你在 3 个月,无论如何,都逼你成为数据分析师。

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