数据分析的精进之道
林骥的第 44 篇原创文章
0. 序言
2019 年 9 月 16 日，我参加了秋叶书友会第 7 期共读计划，这一期共读的书是《精进 2 》，作者采铜，浙江大学心理学博士，2016 年出版的《精进》广受好评，多次霸占各大图书排行榜的榜首。
在《精进 2 》中，采铜老师想要回答的一个核心问题是：在现代社会，什么样的学习方法更有效？为了回答这个问题，采铜老师从一支普通的铅笔开始，生动地阐释了观察事物的 4 种视角：材质、造型、装饰、工艺。
我把自己所学的一些知识关联起来，迁移到数据分析领域，来“盘一盘”数据分析的精进之道。
1. 数据分析的材质
如果我们仔细观察，会发现大多数事物的材质是“复合型”的，不同材质之间优势互补。比如说，普通铅笔的材质，主要包括木杆和墨芯，一硬一软，默契配合，很好地体现了物尽其用的精神。
材质是“复合型”的特点，不仅体现在实物上，而且还体现在虚构的文学作品里，那些脍炙人口的作品，表面上你以为写的是“这个”，背后其实写的是“那个”。比如说，在金庸的武侠作品中，表面上看是武侠小说，背后其实展现的是人情。
迁移到数据分析领域，数据分析的材质，我认为主要包括分析工具和分析思维，例如：Excel、Python、SQL、R、SAS、SPSS、Power BI 等分析工具，还有对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳等分析思维。
分析工具，是数据分析师必备的硬件模块，它就像数据分析师的另一双手。分析思维，是数据分析师必备的软件模块，它就像数据分析师的另一个大脑。如果一个数据分析师在自己的岗位上，没有提升自己应用分析工具和分析思维的能力，那么他的职业道路可能是很危险的。
在数据分析领域精进的道路上，通常会经历从“规范学习”、到“自由创造”的过程。首先从学习硬技能开始，然后再学习软技能，随着学习的不断深入，会发现模块种类还不够多，所以要引入新的模块，从而组合方式更加多样，于是产出也就变得更加多元和自由。
比如说，一个刚入行的数据分析新手，往往是从简单的 Excel 表格开始，掌握 Excel 的函数、公式、数据透视表、数据可视化等等，然后学会运用对比、细分、溯源等分析思维，当水平到达一定高度以后，继续深入学习 Python、SQL 等分析工具，以及相关、假设等分析思维，把硬件和软件恰当地组合在一起，就能发挥出强大的力量。
我很喜欢书中的一句话：“硬件足够硬，软件足够多，这便是一个人才能的护城河”。
2. 数据分析的造型
我们看见的东西，都可以抽象成几何体的组合。比如说，普通铅笔的横截面，是个六边形。从微观上看，铅笔的墨芯是由无数个六边形碳原子联结而成的。在日常世界和微观世界之间，出现了有趣的“同构”现象。
在数据分析领域，数据可视化的图表就有很多种造型，包括柱形图、条形图、折线图、散点图、气泡图、饼图、圆环图、箱线图、密度图、玫瑰图等等。
（点击图片可查看详细介绍）
京剧大师梅兰芳的表演，即“合理”，又“美观”。迁移到数据分析领域，我们也可以从合理和美观两个维度，对数据可视化的 10 大黄金准则进行评判：
明确数据可视化的目的；（合理）
通过对比来反映问题；（合理）
提供数据指标的业务背景；（合理）
通过从总体到部分的形式，展示数据分析报告；（合理、美观）
联系实际的生产和生活，对数据指标的大小进行可视化；（合理、美观）
通过明确而全面的标注，尽可能消除误差和歧义；（合理、美观）
将可视化的图标，同听觉上的描述，进行有机的整合；（合理、美观）
通过图形化工具，增加信息的可读性和生动性；（合理、美观）
允许但并非强制，通过表格的形式，呈现数据信息；（合理）
让受众思考呈现的数据指标，而非数据的呈现形式。（合理）
3. 数据分析的装饰
一件产品的装饰，体现了这件产品的“风格”或者说“气质”，如果仔细观察，还能学到一些知识。比如说，普通铅笔的六个侧面中，三个面刻字，三个面留白，为什么这样设计呢？为了理解这一点，我特意去买了一支中华牌六角铅笔，拿在手里旋转着看，无论怎么旋转，至少都能同时看到两个侧面，每次都能看到侧面上的刻字和留白，显得很和谐，正好符合“合理”和“美观”两个标准。
迁移到数据分析领域，如果仔细观察数据图表的装饰风格，那么也能从中学到一些知识。比如说，玫瑰图是饼图的一种变形，最早是由一个叫南丁格尔的英国护士发明的，大约在 1856 年的时候，南丁格尔利用玫瑰图的视觉效果，成功地让数据得到当时高层的重视，从而医事改良方案得到支持。
虽然玫瑰图展现的形式大于内容，但是在南丁格尔当时的历史环境中，也有其合理性。
数据可视化要特别注意应用的场景，要加以合理运用，否则可能会适得其反。在我们的日常工作中，建议不要使用过于花哨却不实用的图表，而要更加注重传递信息的有效性，同时兼顾合理和美观。
4. 数据分析的工艺
工艺，是指对原材料进行加工和艺术改造，使之成为成品的方法和过程，其中有可能包含着一些通常想像不到的智慧。比如说，铅笔的制作工艺，有人可能会想当然地认为，就是把墨芯插进的木制外壳里面。但经过仔细端详和推测，就会发现一个更合理的铅笔制作工艺，大致包括三个步骤：
第一步：取一个木制的“半壳”，凹面朝上放置。
第二步：把圆柱形的墨芯放置在“半壳”中。
第三步：把另一个木制的“半壳”，覆盖在上面。
迁移到数据分析领域，对用户的数据进行分析，一种简单的方法，就是按性别、年龄、地区等特征进行分类，然后贴标签，构建用户画像。但更真实的情形是，需要对用户的各种相关数据进行深入地研究，通过细致的分析，洞察其中真正有价值的“隐藏知识”。
隐藏知识往往来源于实践，在商业世界中非常重要。比如说，一种好吃的酱汁，不要小看它所封装的知识，也许是某一位大厨几十年经验的总结，是某些餐饮连锁企业成功的关键。
在做数据分析的时候，经常会遇到三个问题：是什么？为什么？怎么做？第一个问题是“结果”，第二个问题是“原因”，第三个问题是“过程”。数据分析的工艺，通常就体现在这个“过程”之中，而提出有效的行动建议，正是数据分析的价值所在。
5. 数据分析师的层级
从限制到自由，从新手到专家，都是一个循序渐进的过程，通过无数次的循环刻意练习，不断进化，螺旋形上升。要想登顶最后的阶段，前面的学习是必不可少的，否则根基不稳。
如果将德雷福斯技能习得模型，应用于数据分析师的层级，那么助理数据分析师算是新手，需要在指导下行动，数据分析师属于胜任者，能处理繁重的任务，资深数据分析师属于精熟者，能发现问题中最重要的部分，下表中的“层级2”都属于数据分析专家，具备洞察“其他可能性”的视野。
6. 小结
虽然世界复杂多变，但是有些普遍适用的规律，我们可以主动去把握。
在《精进 2 》中，采铜老师博采众长，大约用了 20 万字，分 8 个章节阐述了有效学习的方法。
我在读这本书的时候，就在思考本文的谋篇布局，试着把书中一些方法迁移到数据分析领域，探索数据分析的精进之道。
本文前前后后不知道修改了多少遍，力求完美，希望能够唤起你的共情，引发你的思考和行动。
下面这张思维导图是书中的精华。
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