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数据已经成为工业世界、商业世界，以及日常工作的必需品，但凡有些头脑的管理者都会意识到，不会用数据分析、不和数据分析师发生关系都不会有好前途。如果公司没有一支数据分析管理队伍，绝对是公司最大的劣势。
幸运的是，你不必非得成为一个数据分析科学家，从数据中梳理出未来的蓝图。这篇文章会提供一种策略和练习，帮助那些随时准备拥抱数据的人开始他的想法，这个练习我已经用了20年。这个策略虽然不能让你变成数据神童，但会帮助你识别数据，从浩如烟海的数据中发现机会，并提高你和数据专家、分析师合作的效率。
这项练习是一项指引式练习，每一步都会揭示数据分析的一个重要概念，从理解变量到运用想象力。
首先，从你关注但令你困扰的事情开始，比如，会议总是不能按时开始。将之设为一个理由并写下来：“会议总是不能按时开始，真的就只能如此吗？”
接下来，想象数据能够帮你解决这个理由，为找到这些数据制定一项计划。写下和搜集数据相关的所有条款。例如，定义什么是“会议开始”，是某人说：“我们开始开会”，还是具体的某一时间点。
现在开始搜集数据，其中最关键的是你要信任数据。当你开始的时候，你一定会发现数据搜集有间歇性。例如，即使会议已经开始，但如果一位职位更高的领导进入会议室就意味着会议会重新开始。随着事情的进展随时修正标准和草案是很常见的事。
接下来，你可以开始画一张草图，一张好图能够让你更直白地理解数据，也方便和他人交流。有很多好策略能够帮你完成草图，我最喜欢手绘图，我喜欢把这张图称为“时间线索图”。这张图的横轴代表时间，纵轴代表变量。图表下面是会议开始时间和迟到分钟的对比数据。
现在回到最初你提出的理由，开始进一步综合分析。你会发现“在过去的两个星期，10%的会议是按时召开的，未按时召开的会议平均延迟的时间是12分钟。”先别急着高兴，你还需要回答“这样会有什么后果”这个理由。“如果这两周的样本具有典型性，那么一天会浪费多少时间，这些时间对公司来说损失的费用是多少”。
很多数据分析最后不了了之的理由就在于没有关注“会产生什么样的后果”这一理由。如果80%的会议都按时召开，最初理由的答案也许会变成“会议都是按时召开，”这样就没有分析下去的必要性了。
任何事情都需要更深一层次的分析。要对变量敏感，要知道变量会让你更好地认识所有理由、有更深层的洞察，以及为转变目前状况提供灵感。把变量设定为8～20分钟较为合理，有些会议是按时开始，有些甚至推迟了30分钟。但如果把变量设置为0～30分钟，就太大了。
接下来，进一步挖掘“这些数据还能揭示哪些理由”。数据提醒你有五次会议是按时开始的，另外的会议至少延迟7分钟。通过进一步的挖掘，你也许会发现，这五次会议都是由财务部的副总监召集的，你得出了“财务部副总监喜欢按时开会”的结论。
接下来你要做什么呢？下一步的重要性在哪里？从个人的角度看，结果既有趣又重要。首先：你可以想想，你延迟开会浪费的时间总计下来你能够做多少事情，其次，既然副总监能做到按时开会，那为什么你不能呢？
如果从整个公司的层面看，作用就不光是这么简单了。你也许不确定你的结果是否具有典型性，也不确定是否其他人也会像副总监那样对开会迟到这件事不讲情面。但可以肯定的是，你会发现更深层面的事实。开会迟到是否和其他事情有联系？是否在某一时间开会迟到会更严重？电话会议和面对面开会，哪个更像数据科学家一样深思相关范文由写论文的好帮手www.udooo.com提供,转载请保留.容易延迟？会议不能按时召开和某些人有关系吗？这些理由都可以成为你接下来要研究的理由。选择任何一个理由，回到第一步，重复以上的过程。
我希望你会觉得这个练习很有意思，你会从数据中发现很多有趣的事情，这会让你上瘾。但是，无论你是否会体会到这些乐趣，都不要轻率地开始这项训练。如果你真的是一个数据盲童，对此不敏感，我还是谦虚地倡议，不要尝试这项练习。商
幸运的是，你不必非得成为一个数据分析科学家，从数据中梳理出未来的蓝图。这篇文章会提供一种策略和练习，帮助那些随时准备拥抱数据的人开始他的想法，这个练习我已经用了20年。这个策略虽然不能让你变成数据神童，但会帮助你识别数据，从浩如烟海的数据中发现机会，并提高你和数据专家、分析师合作的效率。
这项练习是一项指引式练习，每一步都会揭示数据分析的一个重要概念，从理解变量到运用想象力。
首先，从你关注但令你困扰的事情开始，比如，会议总是不能按时开始。将之设为一个理由并写下来：“会议总是不能按时开始，真的就只能如此吗？”
接下来，想象数据能够帮你解决这个理由，为找到这些数据制定一项计划。写下和搜集数据相关的所有条款。例如，定义什么是“会议开始”，是某人说：“我们开始开会”，还是具体的某一时间点。
现在开始搜集数据，其中最关键的是你要信任数据。当你开始的时候，你一定会发现数据搜集有间歇性。例如，即使会议已经开始，但如果一位职位更高的领导进入会议室就意味着会议会重新开始。随着事情的进展随时修正标准和草案是很常见的事。
接下来，你可以开始画一张草图，一张好图能够让你更直白地理解数据，也方便和他人交流。有很多好策略能够帮你完成草图，我最喜欢手绘图，我喜欢把这张图称为“时间线索图”。这张图的横轴代表时间，纵轴代表变量。图表下面是会议开始时间和迟到分钟的对比数据。
现在回到最初你提出的理由，开始进一步综合分析。你会发现“在过去的两个星期，10%的会议是按时召开的，未按时召开的会议平均延迟的时间是12分钟。”先别急着高兴，你还需要回答“这样会有什么后果”这个理由。“如果这两周的样本具有典型性，那么一天会浪费多少时间，这些时间对公司来说损失的费用是多少”。
很多数据分析最后不了了之的理由就在于没有关注“会产生什么样的后果”这一理由。如果80%的会议都按时召开，最初理由的答案也许会变成“会议都是按时召开，”这样就没有分析下去的必要性了。
任何事情都需要更深一层次的分析。要对变量敏感，要知道变量会让你更好地认识所有理由、有更深层的洞察，以及为转变目前状况提供灵感。把变量设定为8～20分钟较为合理，有些会议是按时开始，有些甚至推迟了30分钟。但如果把变量设置为0～30分钟，就太大了。
接下来，进一步挖掘“这些数据还能揭示哪些理由”。数据提醒你有五次会议是按时开始的，另外的会议至少延迟7分钟。通过进一步的挖掘，你也许会发现，这五次会议都是由财务部的副总监召集的，你得出了“财务部副总监喜欢按时开会”的结论。
接下来你要做什么呢？下一步的重要性在哪里？从个人的角度看，结果既有趣又重要。首先：你可以想想，你延迟开会浪费的时间总计下来你能够做多少事情，其次，既然副总监能做到按时开会，那为什么你不能呢？
如果从整个公司的层面看，作用就不光是这么简单了。你也许不确定你的结果是否具有典型性，也不确定是否其他人也会像副总监那样对开会迟到这件事不讲情面。但可以肯定的是，你会发现更深层面的事实。开会迟到是否和其他事情有联系？是否在某一时间开会迟到会更严重？电话会议和面对面开会，哪个更像数据科学家一样深思相关范文由写论文的好帮手www.udooo.com提供,转载请保留.容易延迟？会议不能按时召开和某些人有关系吗？这些理由都可以成为你接下来要研究的理由。选择任何一个理由，回到第一步，重复以上的过程。
我希望你会觉得这个练习很有意思，你会从数据中发现很多有趣的事情，这会让你上瘾。但是，无论你是否会体会到这些乐趣，都不要轻率地开始这项训练。如果你真的是一个数据盲童，对此不敏感，我还是谦虚地倡议，不要尝试这项练习。商