CPDA那些事|上海37期大數據沙龍回顧一

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開場

大家好，我叫周召安，目前在海南智企數據分析師事務所任職，很高興今天能夠在這里跟大家進行網絡交流。感謝咱們當地CPDA授權中心組織了這次的見面，制造了CPDA圈內人的交流機會。

 

我是一個比較喜歡跟CPDA數據分析師們交流的人，所以我每次出差到內地，都會主動聯系當地的授權中心，看是否有機會約些CPDA數據分析師出來交流。

 

不同的地方交流的方式不一樣，有的是一起出來吃個便飯，聊聊近況；有的是一起坐會議室嘮嘮，也有像今天一樣的，定個主題，以來訪者為主，進行溝通交流。

 

可惜這次疫情情況反復變化，所以原計劃線下相聚的活動，只能改為線上。

 

CPDA培訓時的那些事

 

經過與咱們當地的授權中心溝通，今天的主題是“如何快速地提升數據分析綜合能力”。我將會從我自身經歷出發，進行闡述，具體如下圖所示。

 

 

1.1  結緣CPDA

為什么想要帶來這個主題，顯然我覺得這個會比數據分析中的方法論，統計和技術實現更加重要。

 

我是2011年畢業的，考了二本線末，但是去讀了大專，學習軟件技術。大學時就利用業余時間在淘寶上賣貨，畢業后的第二年去了當地的一家IT硬件批發公司上班，做了網站運營管理，也是那時候遇見了CPDA。也慶幸那時候遇見了CPDA。

 

那年說起來也挺有意思，我把工作辭掉了，然后跟我媽拿了1.2萬元，其中8800元拿去廣州報名學習CPDA，剩下3200元當路費和生活費。在我發小那里住了1個月，除了周末上面授課外，周內每天看書學習，過得挺充實。

 

轉眼很多年就過去了，那時候經常交流的同學，現在我們偶爾還聯系著。腦海里仍然有老師上課的影子。上次去北京，還跟老師一塊吃飯喝酒，嘮嘮家常，聊聊近況。

 

那時候的CPDA認證培訓知識仍然記憶猶新，我接觸到了不少的專業名詞，從涵蓋了數據分析基礎的到涵蓋投資分析的。

 

也許是對專業名詞的探索，慢慢的我喜歡上了專業名詞，不懂的就去百度搜一下，因此不知不覺中，培養了我的數據敏感度。

 

當時老師還教我們使用思維導圖工具去記錄這些知識點。當時不太擅長，于是照著書中的目錄和關鍵內容記錄出來，形成了一個很龐大的思維導圖，也正是那時，培養了鳥瞰視角。

 

所以我總結了一下，當覺得數據敏感度不夠的時候，就盡可能的去補專業名詞，在了解的過程中，自我會提出這里不清楚，那里不了解，得繼續了解，就這樣日積月累，敏感度就有了。而覺得自己沒有整體感的時候，可以通過思維導圖去鍛煉，也是非常有效的。

 

基于收獲的成果，我對事物有了新的看法，查百度的次數頻繁了，每看一本書都想著去形成思維導圖，現在回想還是蠻有意思的。

 

這幅圖是我記憶中CPDA的樣子（現場對詞云進行了介紹）

 

 

為了更直觀的體現數據敏感度及鳥瞰視角，我舉了個例子，具體如下，說說你在圖中看到了什么？

 

（現場就圖中所看到的內容進行了討論）

 

眾所周知，數據包含了數值、圖形、聲音等。圖中有兩幅圖，我們先來說說右圖，在有了數據的敏感度之后，我會說在右圖中看到了一個有缺口的正方形，也會說看到了4條線。

 

后來發現，用數據的敏感度來看生活是這樣子的：比如從我家到公司，一直以來我都是坐公交車，用時約15分鐘，車站臺附近有一家面包店，我經常去那里買面包，早餐會花掉8元左右。數據的敏感度讓我意識到一個常規行為，也有細節。

 

再看看左圖，在有了鳥瞰視角之后，我會說在左圖中我看到了一個正方體，也會說看到一個框架。

 

用鳥瞰視角來看生活是這樣子的：比如從我家到公司不僅可以坐公交車出行，我還可以騎共享單車，坐出租車，走路，搭乘同事的順風車。

 

其中騎共享單大約花4毛錢，用時約30分鐘，路上我可以吃碗粉湯，一樣也是8元左右，早餐可以多種選擇；坐出租車，10分鐘就到公司了，很快，但是早餐就只能吃樓下便利店賣的餐包了，也是8元左右。鳥瞰視角讓我意識到，多個細節可以組成方案。

 

于是，在后來的學習中，我都會按照這兩種路徑，不斷的增加對專業名詞知識的理解，還有就是形成鳥瞰視角的思維導圖，對知識進行管理，便于溫習，提升自我能力。大伙在學習CPDA內容或整理考試資料的時候，也可以基于關鍵詞進行知識展開了解，搜集考試相關知識點，形成鳥瞰視圖。

 

1.2  上帝視角形成

 

時間久了，后來的我看到這幅圖，內心會多出一個見解，那就是我不知道那是什么，我需要一個場景，或者前置項才能決定它是什么。

 

有人會問，你這是故意的吧。其實不然，我們試想一下，當有人拿著這幅圖來問你，你內心肯定會想：這不就是有缺口的正方形和正方體么？為啥問我？把我當傻子呢？不理他，要不然就一笑而過，說句別鬧。

 

 

這種類似的場景在生活中經常遇見。我們在工作中，經常會將準備好的分析結果，向業務提出建議，但有些時候并不會被業務所關注，比如我們發現80%新客戶會在第7天進行第二次消費，于是我們把結果告知業務，期望業務能夠在第7天到來之前，做些動作，也確保更多的客戶能夠在那天響應。

 

但往往事與愿違，因為業務根據經驗也能估摸著是第7天左右，所以對于業務而言并不新奇，他也就平淡的回復一句“哦”，或者不回復。

 

單點發現并不能形成方案，而且也很有可能并不是該階段所關心的，總而言之，業務的不重視是有原因的。

 

后來我想了解這個原因，得到的回答大多是：你需要站在業務的角度去思考。

 

這個事情一直擱置了很久，我嘗試在書中去找到答案，我也去跟其它CPDA數據分析師繼續請教，聽他們給我講數據應用的案例或者跨部門溝通的故事，即使有過運營管理經驗，但一直無法感同身受，案例再多，也難以運用到自己當前的工作中，套不進去。

 

在偶然的機會下，在一個求職的空檔期，我當起了滴滴司機。也許是有了知識的底子，我很快服務分達到了100分，訂單一直接個不停，當然也很累，從早到晚。也許是性格原因，再加上是油車，總想讓車的油耗能夠降下來，所以邊跑邊探究如何踩油門。

 

剛開始練習，車起步的時候經常會空轉，經過長期的自我練習，不空轉了，車的平均經濟油耗也降了下來。后來不當滴滴司機了，也一樣采用同樣的方式去開車，車的平均經濟油耗現在表顯示是5.5。

 

就在研究踩油門的這段期間，我感受到了為什么出租車司機跟不要命似的，拼命踩油門，將乘客帶往目的地，是因為他們需要靠快的車速，去節省出單程的時間，接更多訂單，跑更多的公里數，他們是靠公里數的差價賺錢的。

 

后來每次打車，我都會給司機好評，并且在路程中，司機繞不繞路，我都很清楚，只要不超出底線，都能夠接受。我將這種現象百度查了一下，原來這種現象叫做上帝視角。

 

上帝視角乃是敘述視角中，第三人稱視角的別稱。第三人稱敘述者如同無所不知的上帝，能夠以非現實的方式不受限制的描述任何事物。如在同一地點的不同時間點展開敘述，或是多個角色的心聲交替出現。這種敘述方式由于沒有視角限制，又稱上帝視角。（現場就生活中的第三人稱視角舉了其它的例子）

 

后來的工作中，我經常會用到CPDA的一些知識點，以及通過鳥瞰視角去整理方案，并利用上帝視角進行跨部門協同，數據分析及產品設計。

 

我不再抱怨為什么業務不重視，而是在接受專業名詞后，去鳥瞰名詞關聯的相關知識與實例運用，然后用形成的結果反問自己，這對于看到結果的人，有什么作用，作用多大，是暫時的還是長久的，如何才能更好的發揮作用。

 

后來回想，如果沒有上帝視角，我們很難做好數據分析及數據產品，也很難推進公司的信息化發展與數據化應用。即使我們到那個業務那個崗位去做事，其實也是通過用第三人稱來看待事物，這都屬于上帝視角的范疇。

 

這次到上海出差，也是將挖掘好的客戶規律，結合采購的統計視角和現場的第三人稱視角，然后來看如何量化采購。

 

所以呀，這終究還是得感謝CPDA，如果沒有專業名詞知識的接收，敏感度就難以提升，沒有鳥瞰視角，更不能理解上帝視角。（當然，夸CPDA并不是被充值了）

 

 

摸象不如拼象

 

CPDA考試完后，我又把書看了多遍，《數據分析基礎》看了3遍，《戰略管理》看了2遍，《量化經營》看了4遍（現在是《營銷數據分析》），《量化投資》看了5遍（現在是《供應鏈優化與投資分析》）。后面教材每一次改版，我都會找協會購買新版本教材，然后再看一遍。

 

想找到更多遺漏的知識點，就跟摸象一樣，我想把CPDA的內容摸的再熟悉一些。與此同時，我也參加了成人繼續教育，回到學校，學習當初遺漏的軟件技術與數學等知識。

 

但是事與愿違，學的多，也忘得快，工作忙，也是有一出沒一出的，尤其是在沒有及時運用的情景下，感覺付出與回報不成正比。也許是教材看多了，后來在電子工業出版社宏偉哥溝通中，我意識到了摸象與拼象。

 

1. 摸象與拼象的區別

 

我深刻體會到，我現在看書學習，就是在摸象，摸完一本又一本，數據分析太大了，以至于在記憶力有限的情況下，摸完這邊忘那邊，有時候知識不夠甚至摸不著，有時候沉迷在“數據分析”中難以回到現實。

 

那如何將摸象思維轉變為拼象思維：大學的知識已經離我有點遠，我難以用這些知識去拼象，CPDA的知識離我是最近的，于是基于CPDA教材很熟悉的前提下，決定拿CPDA的知識進行拼象，我發現書籍的內容其實可以以另外一種形式進行分類，那就是技術實現、法論運用和思路設計。

 

2. 拼象的體現

 

技術實現，就是在我們學習過程中，都通過什么技術去執行數據分析；方法論就是我們在進行數據分析時，采用了什么統計或運營管理方法；思路設計就是分析思路及執行的步驟。

 

從你們現在的考試也不難看出，考《數據分析理論知識》的時候，更多的是方法論，考你數據分析理論，因為未來在做數據分析的時候，這些理論避不開；考《數據分析算法與模型》的時候，更多的是技術的實現，考你通過datahoop工具如何做數據分析；考《數據分析應用》的時候，更多的是思路設計，考你除了技術實現步驟外，還有你的分析思路。

 

在這三大板塊當中，我將知識進行歸類，然后將后續學的一些知識也往里加，一點點的拼，知道該找哪一塊，很清楚的知道這個階段，應該重點突破什么，是技術實現，還是方法論或者思路設計。

 

在這種均衡的情況下，很容易看到數據分析綜合能力的提升，看得到對應的成就。（現場還就工具、方法論、思路設計的結合舉了一些例子，并且對《給新手的企業數據分析實戰》也做了簡要介紹）

 

周師兄滿滿正能量的干貨分享，可以直接掃碼觀看回放（回看截止日期為2021年1月21日，抓緊時間哦?。?/section>

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