京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何锻炼出强悍的分析能力
这个问题问的是如何锻炼出强悍的分析能力——那我确实蛮适合回答的。 先放结论:培养强悍的分析能力这个事儿,我的建议是: 1.学一门学科:信息分析; 2.入门几个关键学科,多了解几种分析范式; 3.掌握信息分析的基本工具与方法; 1.学一门学科:信息分析 有很多人谈到的提高分析能力的方法,大都玄乎其玄,说的跟成功学一样——为什么不好好坐下来,专门学一门讲求分析的非常正规的学科呢? 是的,这门正规的、专讲分析的学科就叫做:信息分析。(李彦宏学的“信息管理”这个专业,其核心课程,也就是信息分析) 这门学科主要讲什么? 如其名,主要讲的就是对信息进行分析,当然,你也可能在别的地方听过它的其它的高大上的名字,包括:经济分析、经济预测、市场分析;情报分析、情报调研、情报研究;社会调查、舆情分析、未来研究等。 支撑这门学科的思想,也横贯了逻辑、统计、博弈论、心理学、经济学、管理学、控制论等重要学科。这门学科当然也不是讲玄乎的理论的,而是非常注重方法、术、手段、推理的。
为什么必须要学这门学科? 因为: (1).所有的分析过程,总的来说,都是对信息的处理、分析,而这门学科,便是主讲信息分析的; (2).正规、学术化,有着顶尖专家的研究,集结了前人的智慧,不会像一些成功学一样吹牛逼; (3).讲求方法、术,稳准狠,但是又注重体系化,学了不会走火入魔,而是了解到人的局限、世界的复杂,不会跟个中二青年一样,天天觉得自己掌握了趋势。 学了之后还可以分析能力还可以进阶吗? 当然可以,进阶有两个两个方面:一个是结合别的学科,比如经济学、管理学,国际政治学等,提高自己在特定领域的分析能力;一个是培养自己对纯信息分析的分析能力,比如数据挖掘与分析的能力。 2.入门几个关键学科,多了解几种分析范式 一方面:每一门学科都有着自己的研究经验、研究范式,仔细学习,能收获好多关于如何分析的思想和方法;另一方面,每一门学科内有自己的定义架构,了解这个定义架构,有助于理解定义架构下的世界,从而提高自己的分析能力。 (1).“定义架构” 定义架构指的是,每一门学科里面,都有一些既成的组织化的定义,确定了什么现象是什么,区分了事物的边界和联系,好比是一副有色眼镜,戴上它,世界会清晰好多。 比如你要去做经济分析,你肯定要了解经济学,不要重复去造轮子,自己再去定义什么现象叫什么,这样得不偿失,而且,往往还会导致:你以为你发现了真理,其实你只是换了个说法说明了一些早已被证明是错误的东西罢了。 (如果用编程的说法来说的话,这些定义架构就好比是前人已经写好的库和模块,已经很好用了,就不要重复去造轮子。(当然,你也可以重造,但是,你认为你是想成为开天辟地的大师还是一个分析者?)) (2).要入门哪些学科? 要入门学科包括:心理学(大多数分析,其核心都是在分析人);经济学(描述了这个世界的运行);社会学(有一套自有的话语范式与研究成果)。
具体更完整的我推荐看一下我的答案:对于世界的抽象认识与复杂性研究,你有哪些心得和书籍推荐? 3.掌握信息分析的基本工具与方法 基础打牢了,方法学会了,只会出去跟出租车司机吹会儿牛逼能行吗?我们要做出成果,并且在做出成果的过程中,磨练自己的思想、体会分析的方法,乃至作出创新。 (1).初阶版:脑图工具+文本工具 这些脑图、结构图的工具,各个平台上都有很多,我一般喜欢在ipad与PC平台上面使用: ipad:Mindly,Mindo,iThoughts; PC:Edraw Max,MindManager; 这些脑图、流程图的工具很多,你可以自己选择自己喜欢的。 文本工具就是说,要培养自己的写写画画的能力,让自己具有结构分析的思维和能力。
在这里推荐一本《金字塔原理》 (2).进阶版:Office 进阶版就是excel+ppt+word这些东西,因为一个人的分析,不仅仅是在脑子里面分析了就完了,还要呈现出来,得到反馈。 (3).高阶版:python+各种模块+数据分析与挖掘软件 学会python,结合它的强悍的数据分析能力与各种模块、库、工具(比如ipython,scipy,numpy模块,PyGt等),然后最好系统地学一下统计学,以及SPSS软件,Orange Canvas等,把自己从一个信息分析的票友变成专业的分析人员吧! 其中,关于python的一个答案:大学里 C++ 课程听不懂,但是想当程序员,还有希望么? 写完了,
总结与延伸一下: (1).如果说只是培养较好的分析能力,那么你看几本信息分析方面的书就好了,(比如:信息分析 (豆瓣),信息分析与预测 (豆瓣),信息分析与决策 (豆瓣),建议到图书馆里面去找,专业的信息分析书籍有很多)这里面讲了很多直接可以用但又发人深省的方法,好好学习一下,分析能力肯定是可以提升的; (2).如果说是要培养强悍的分析能力,那么请入专业分析的大坑。 (3).较好的分析能力与强悍的分析能力的差别:较好的分析就是在脑子里面分析有限的事实与数据,对于大量的数据、超出人类直觉的东西,往往束手无策(这世界上大部分事件,都是超出人脑的处理能力的);强悍的分析能力则更要求专业化,借助更多专业工具,更讲求稳准狠。 目前,我也走在成为分析高手的路上,与诸位共勉!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15