京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“吃得苦中苦,方为人上人。”这句话在我的成长中曾被多次提到,从学校老师到家中长辈,再到职场领导。仿佛在告诉我们只有不断努力、吃苦才是成功的唯一出路。
可事实真的是这样吗?
在知乎上看到过一个问题,为什么工厂里边月薪8000的流水线,却面临着招不到人。互联网公司月薪5000的工作大家抢着应聘,是不是现在的年轻人都不愿意吃苦了?
评论区里边一大群人跟着附和,他们觉得一代人不如一代人了,现在的年轻人矫情、不如他们那个年代的人能吃苦。
可是人生中的有些“苦”,真的有必要吃吗?许多人吃了几十年的苦,到头来也没有成为人上人。更让人难过的是,有些人根本就没有怎么吃苦,他们就成为了人上人。
吃苦的本质是什么,是为了以后能够幸福,但是失去现在的年轻人,未来还会幸福吗?
崔永元曾经说过:“在所有人生模式中,为了未来牺牲现在是最坏的一种,它把幸福永远向后推延,实际上是取消了幸福。”
有一位网友在知乎上留言,他的爷爷是煤矿的矿井工,一连工作了30多年才退休。
到头来攒下的那点钱还不够去医院看病的费用,每天被腰痛折磨,生活起居很痛苦。
看到这段故事,一位读者非常不解:为什么要干30年?真的没有其他选择吗?
其实每一个时代每个人都是矿井工,他们在不同的地方、以不同的身份努力着。他们并非不愿意离开。只是他们身边的人都是这么干的。他们之所以选择这条路,不是因为他们能吃苦,而是他们不想吃太多苦。
他们遇到问题后,不是想着如何解决这个问题,而是忍一忍就过去了。时间一长就把忍一忍当成了一种习惯,变成了自己很能吃苦的样子。
有一次去上班的路上,我遇到了一个乞丐,他在地铁旁边乞讨,眼前还放了一个碗,穿了一身破烂衣裳,我当时心软就放了20元钱进去。
第二天上班路上我又碰到了他,第三天、第四天...我奇怪那个乞丐为什么一直都在那里,他为什么不去找一份工作。
后来朋友告诉我,他每天就是在上班呀,他每天也付出了努力,也早出晚归。我恍然大悟,无论是苦是累,是勤奋还是懒惰,当一个人习惯了一件事后,就很难再去改变。
工作多年后,我发现了一个问题,每一家公司每年都有新人走、老人走。每个岗位都会有人觉得累,即使是很轻松的岗位,干一段时间后,也要离职休息一段时间。当然,也都有人持续成长,不断完成更高的业绩目标,工资也越来越高。
这其中有一个有趣的现象,最优秀的那批员工,很少谈论工作辛不辛苦,更不会在意自己能不能吃苦。他们更关注的,其实是自己的价值。尤其是,同样的时间,他们如何创造更高的价值。
而且我还发现,工作成绩最优秀的那批员工,往往也是生活中最会玩的。
我想说的是每个人的每一个阶段都要有自己的目标,无论是什么目标都要去完成他。很遗憾能够做到的人屈指可数,大部分的人重要的事,从来不做。该做的事,也从来不做。
美团创始人王兴说过一句话:
“趁着我们还年轻,多用一点脑子,多学一点技能,多积累一些知识,少一点关注自己辛不辛苦;少吃一点没有必要的苦,更不要用能不能吃苦,评价一个人。”
老一辈的人,觉得现在的年轻人不能吃苦了,没有他们那个年代的人能吃苦。这里边忽略了一个问题,就是不同年代,老一辈有他们的奋斗方式,现在的年轻人也有自己的奋斗方式,两者之间并没有太多的可比性。
能吃苦未必是件好事,我们要理清的是,找对方法,认准目标,少吃一点没有必要的苦。
很多时候,过分强调一个人的吃苦精神,并不能让我们成为真正的“牛人”,定义你想要的价值回报,是“吃苦”的前提,认知就好比一颗种子,一旦错误,种子就无法生长,我们要浇灌正确的吃苦观,而不是把无价值的吃苦看成崇高。
随着5G时代的到来,“大数据”这个词出现的频率越来越高。据统计,国外有90%以上的企业都成立了数据分析团队,而我国数据分析人才缺口达到了230万。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27