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
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02