京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
碎片化、干货、速成…这类流行词正在让你慢慢变傻
生活在这个快捷的时代,很多人都热衷于“快餐式”生活。
于是“碎片化”“干货”“速成”“公开课”等逐渐成为流行热词。
而碎片化学习的最大危害是让人们把“知道”当做“懂得”。
网上有个段子关于这群热衷干货喜欢走捷径的人:
“如果你每天还在看耶鲁公开课,上3W咖啡听创业讲座,知乎果壳关注无数,36氪每日必读,对马云的创业史了如指掌,对张小龙的贪嗔痴如数家珍,喜欢罗振宇胜过乔布斯,逢人便谈互联网思维……那你应该还在每天挤地铁。”
学习本质是获取信息,知识系统全面
在没有一个整体框架和知识系统的基础上进行碎片化学习,都无济于事。
碎片化学习太浅且片面,读的太零碎,就不习惯集中精力阅读。
我们是否经常打开一个网页看个标题就关闭了;看别人的答案扫完第一段就开始去写评论了;知道某本书,看个序言就觉得自己读过了。碎片式阅读慢慢变成自欺欺人,不懂装懂,连自己都骗。

快消知识产品陷阱
就拿商业数据分析这门知识来说,很多人会购买一些书籍,比如叫做《R/Python等某某软件入门到精通》,《大数据某某行业案例》,《人工智能/机器学习》等等。这些书籍是否有一个科学的完整体系?是否包含数据分析前后内外的各项技能?是否这些书纯粹是跟随热点,实为茶余饭后的畅销阅读物?
有些在线学习平台和培训机构,推出一些低价便宜的专题课程,如:百元就能玩转数据分析,机器学习从零进阶,5个小时的课有着完整的知识体系。先不问课程质量如何,这些课程的目的是什么? 无非是以免费吸引眼球,以低价博取青睐,以包装获取芳心。在快速消费的时代将知识拆分,推出各类便宜的手榴弹,一次次轰炸用户的头脑,而这时的你如果被炸到一次是否就开始动心了呢?
碎片化学习的弊端
其实,抛开这些快消付费知识产品,按照自身情况来看,如果没有统计数学基础去学一门软件,你确实会学会如何操作软件,但学完也不会实际解决数据分析问题。
如果你没有实际做过数据挖掘的项目就去学机器学习,学完你也只会领悟到机器学习的概念,而不是精髓。
这就好比,你去学一门刀工技术,学完你会宰杀一头猪,但不知道猪的各个部位应该如何剖解,如何处理。
数据分析正确的学习方法是?
理论从实践中来,又反过来指导实践。所有的规则,都是“经验→思考→结论”的产物。
歌德说过:“要想让别人反复思考的智慧真正成为我们自己的,一定要经过自己再三思考,直至它们在我们个人经验中生根为止。”
这世上唯一的捷径是行动:勤奋地阅读、勤奋地思考、勤奋地实践。
走得太舒服的路,往往都是下坡路,不愿意花时间和金钱去投资,都徘徊在边缘。
你想要的结果,必须自己一步一步走出来。
CDA携手网易云课堂给你这个机会,不仅仅教你完备的知识,还有系统的学习过程和学习方法,更重要的是教会你实际运用。
在还没有完备掌握知识体系的情况下,让我们远离碎片化的谎言,静心学好数据分析。

CDA的完备知识体系

CDA数据分析师云课堂微专业
好课嘉年华,狂欢最后两天。
领取225元入场PASS券,全场通用
微专业一:《数据分析师(Excel)》,主讲:李奇
微专业二:《数据分析师(SQL)》,主讲:李御玺

CDA微专业专场(扫码进入):

CDA数据分析学习路径-体系课程
三条路径,涵盖CDA LEVEL 1+LEVEL 2大纲,三个月掌握完备技能
路径一:非编程方向
路径二:R语言方向
路径三:Python方向

感兴趣的童鞋们可加入CDA课程咨询群,有专业老师为您解答哦!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26