本文转自知乎

作者：空白白白白

—————————————————————————————————————————————————————

大家都知道我一直专注于数据分析领域，在知乎上面也发表了些数据分析方面的文章，加上最近我们数据分析培训做的如火如荼，带动了不少有这方面想法的小伙伴想进入数据分析领域。从我个人而言，非常高兴通过自己的一些努力，让大家了解数据、走进数据、爱上数据，这是我非常开心的一件事。

不少小伙伴会私信我，提出自己学习数据的一些想法和计划，但其中有些同学的想法让我感觉到大家在数据入门方面可能走入了一些歧途，典型的聊天一般是这样的：

现在有不少数据方面的"小白"，来自运营、产品，大家学习数据的切入却选择了学习类似Python这样的编程语言。这样的想法确实让我感觉有必要发文一篇，以免更多的朋友南辕北辙、误入歧途。

我一直认为各行各业的同学都应该具备一定的数据分析能力，哪怕你不是或者也不准备做一名数据分析师。原因在于数据分析是一种思想，是一种高效且行之有效的认识这个世界的能力。即便你本人并不做数据分析师，一旦具备了这种思想和能力，也能够让你在自己的领域看的更高、更远、更透彻。而类似Python这样的编程语言是一门工具，也仅仅是一门工具而已。即便掌握了这门工具，也并不代表你掌握了数据分析的思想和能力。更何况，这样的工具对于非IT领域的同学来说过于繁琐，学习成本是非常高的。这也是为什么在我们开办的培训中会选择Tableau这样的分析工具作为数据分析的工具。因为Tableau够简单，上手够快，并能够支撑数据分析的一般需求，更重要的是我们的培训课程是要教给大家数据分析的思路和想法，工具学习成本越低越好。（a.我曾见到过的一个数据科学家，只会用Sql+excel做模型，他帮助公司收入增长了300%，3个亿。注意只会sql+excel，但是他的分析思路和高度是我所佩服的；

b.我见到过太多太多python，学到一半没有实际应用场景而放弃的，也见到过学会了python入门，但不知道如何运用到工作因此浪费时间的。）

所以，我给大家的建议是：首先，大家应该将精力集中于数据分析思路的培养和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例方面的资料，结合自己的工作场景和特点，形成自己的数据分析思路；其次，学习一个上手最简单的数据分析工具，利用已有的数据和自己的分析思路进行分析，形成看板或者结论；最后，重点锻炼一下自己演讲和PPT的制作能力。要知道，一个优秀的数据分析结论，也需要有好的演讲者说服他的听众去接受，也需要有清晰的PPT把整个思想展示给阅读者。毕竟，在这个时代，酒香也怕巷子深。

为什么我会这么建议大家呢？因为每件事情都是有成本的，而一旦有成本就意味着我们需要有收益。我们每一个人都不是万能的，我们有自己的长处，也有自己的短板。我们在学习时，应该结合自身的特点和情况，最快的从我们的付出中见到成效。

其实，对于并不在数据分析领域的同学来说，也许绝大多数人都没有办法成为一名数据科学家，但却更有可能成为自己领域的大牛：一名优秀的运营专家、产品经理、HR、财务、销售、咨询顾问。让数据分析成为你在自己职业发展中的一项助力，让它更好的帮助到你本身的职业发展，也许才是学习数据分析的正确思路和定位。

最后，认清自己的优势和劣势，明确自己职业发展的方向，选择最适合自己的道路，做一个最好的自己，这才是每一个人最正确的选择。

写完这篇，小数点的python课程人数会不会少了一半？

各位，如果觉得自己并不是对数据很有兴趣，只是觉得多一个就业方向，那我建议大家学英语会更好。

 

 

 

如果认同，不妨点个赞:)

同时可以关注我的专栏 POINT.数据驱动业务发展

陆续给大家推出数据分析+咨询结合的商业案例