京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以大数据思维培养自己,累积工作经验
什么叫工作经验?工作经验怎么来的?人们的工作经验其实是由「数据亅构成的;这话怎么说?且听我为您道来。
在工作中,我们为什么能得到经验?这是因为职场每天产生了各种大大小小、正式、非正式的数据;例如有销售数据、财务数据、运营数据、业务分析数据、生产数据、考勤数据、管理指标(KPI)、不同项目执行时间进度等等。这些数据在不同岗位的工作者经过一段时间的接触、学习、体会、运用之后,渐渐形成我们对未来执行或规划手上各类业务的“能力”,这个“能力“即所谓职场经验。
而人们之所以会有「能力亅高低、强弱的差异,就在于每个人对身边数据的理解、掌握、运用的方式及敏感度不同等。这边所谓的「掌握亅是指对各类数据的接触、收集、观察、处理等。数据的掌握力对于将来面对数据时的理解及运用有很大影响,这是职场经验的重要形成因素。不过「掌握力亅会因职位性质、职位高低、职位重要程度、年资、知识、人脉等而有差异与限制。
职场经验是由数据构成的,不单白领适用,即便像厨师、技术工、保洁工等蓝领技术或体力活儿,也一样适用这观点;以厨师为例,食材的选择、保存、料理、调味料的配比、火候掌握、时间控制,无一不是数据,这些数据组成了他们的烹饪经验与能力。其中有些人喜欢对厨房各类数据深入去收集、理解、钻研与运用,因而往往能够成为顶尖的大厨,而那些对掌握基本烹饪数据就满足的人,就成了一般厨师。其他职能岗依此类推。
人们过去工作累积的「数据亅形成了经验,足够多的经验会形成知识。经验与知识透过“归纳”及“演绎”两大方式,会再加工形成新的知识与解决问题的能力。在面对某些决策过程、突发状况或全新事务时,我们会在心中调取过去数据来作为决策或解决现在问题的参考,这个“调取”过程产生的解决方案,就是对过去数据的「解读亅。如果对已有数据的理解知识不够,或过去对数据的理解就是错误的,或是内、外部可参考的数据不够多(或难以获取),那么“解读”时就易产生偏差或错误,造成在工作上的效率变差、或做错事、或误判形势用错解决方法等状况发生。
而职场更常见到的是因为部门或个人的本位主义、利益关系、面子问题等各类原因,以致出现明明同一份数据结果,却各自表述出不同结论的情况出现,其中最恶劣的就是操弄数据欺上瞒下。若各自表述的某一方权力较大,或论点被接受了,但它其实是错的,那么这个数据的「解读亅将形成公司及个人未来处理类似情况的依据。对数据的曲解、误用,等于站在错误的基础上去做事情,如此,即便每个员工兢兢业业的在工作,最后得到结果会是好的吗?
这几年流行讲大数据,一样可以套用在工作经验上。企业进行大数据的收集、梳理、分析,是希望数据为企业带来更大的价值,产生更多的效益。而工作经验的大数据呢,则是指跳脱我们自身的职能岗范围,扩大我们对「数据亅的接触来源;例如培养第二工作技能,学习阅读不同业务报表,跳脱目前职务角色常常换位思考,扩大人际交友圈多认识与自己领域不同的朋友,不畏开口向别人请益,多参加培训与研讨会活动,培养涉略不同知识的习惯等等都是。而在移动网络时代,社交平台上到处可见的干货文章,还有MOOC等资源,这些都是摄取多元数据最佳的管道。
工作者以大数据思路培养自己,绝对是笔好投资,那些在职场能脱颖而出,活出精彩价值的人,正是擅用「数据亅提升自己视野与能力的最佳写照。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19