【圈外同学数据分析】体验课学习输出
【圈外同学】是我一直关注的公众号和学习账号，上周看到了他们家推出的 7天的体验课《入门数据分析实战训练》，果断报名尝试一下。
体验课的四节课的学习，让我感觉自己有了一些新收获。我自己已经有医学科研的基础，所以最大的收获不是数据分析的统计方法，更多的是生活中看问题需要的数据分析思维。
体验课的整体设计是这样的，下面是按照我自己的听课笔记，写一写我觉得自己的收获。
四节课的总体思路
1. 对比分析数据需要的三个维度：What+How+Who。
例如：2018年10月店铺每日营收（What-什么内容）的平均额度（How-平均值），比9月（Who-和什么对比）相比有5%增长。
2. 占比分析（流程分析）中可以用到漏斗图的拆解思维。
漏斗层数应该小于7层，适用于大问题可以按照流程和环节可以进行拆解的情况。同类的还有要素拆解和维度拆解。
将漏斗数据与设定为标准的漏斗模型数据进行分层对比，就可以找到环节优化的过程中，投入更低产出更高的关键流程。
3. 相关性分析是验证A与B1、B2哪个更加有关，从而锁定某一问题中的关键因素。
这就涉及我们做的二元函数分析。线性相关的函数满足y=ax+b，当然也会有很多非线性相关的情况y=a（X的平方）+b等等。
常用的函数是线性相关的函数，在比较ab的数值之外，还需要比较相关性系数（R的平方），数值的大小和方向可以说明相关程度。
相关性并不代表因果逻辑，但是相关性可以用于在两个变量中已知一个去预测另一个的范围。
4. 数据可视化很关键，正确的汇报更加关键。
数据的可视化一般是构建图表，但是图表中的单位、原点的起始数值等等可以影响图表的表达效果。在可视化选择中，应该正确选用图表，展示数据。
其次我明白了“上级不知道你在做什么很正常”这一理论的深层次原因，这是我在这一部分中获益最大的一点。
在和上级汇报时，说自己有苦劳是没有用的，有产出且产出符合公司价值才是公司的需求。应该将自己的产出与公司或集团的量化考评之间产生关系（即：我的工作对于公司的某个目标带来了多少的变化）。
上：管理者时间分配；左：选择可视化图表；右：正确的提问。
5. 其他新能力。
会用了后裔采集器做基础的抓关键词输出excel表格。会用微词云在线画词云图。
我觉得课程给我带来的最大改变还是能力和思维上的两个启发：
1. 手里没有锤子，就会看不到钉子。如果自己的习惯性思维逻辑中没有某个类别，就会忽视这一类别的所有事物。
2. 知识学习需要的是堆时间（长时间低强度持续学习），能力学习需要的是堆强度（短时间高效率）。我很喜欢老师的举例，健身增肌的方法，就是短时间高强度肌肉拉扯撕裂之后，愈合的肌纤维比原来的更加粗壮。
