中考高考打磨那么多年，很大情况是环境因素逼迫人去学习，本身没有任何学习的驱动力和习惯。大学四年再一度过，可能学习性就消磨殆尽了。

　　之所以说我们习惯被动学习，是大家都有一道题目做一道题目，只知道公式应用，不需要知晓原理。教材辅导题海战术，内容也不会超纲。整个大的学习环境都是为被动打造。

　　现在学习数据分析，拿起书籍、打开PDF资料、关注公众号。不会有老师纠正你辅导你，不会有作业鞭策你训练你。也不知道工作中哪个会经常用到，没有练手的数据题目，甚至连网络上的知识质量都难以辨别。

　　无从下手，对吧，可这才是主动学习。

　　心态要转变。

　　零基础学习数据分析，最大的老师只能是自己，不会有任何一篇文章一夜教人成为数据分析师。我带过愿意学习并且成长很快的实习生，也教导过有兴趣但依旧带不出节奏的同事。前者是主动学习，后者是止于兴趣的被动学习。

　　因为是零基础，所以才更需要主动性。数据分析本事是发展很快的行业，几年前会SQL就行，现在得了解些MR和HIVE，过几年SparkSQL也许就是必备，如果想在这一行做的好一些。

　　持续的学习是必须的能力。或者基础不如其他人，至少学习性别输吧。

　　我也给出我的建议，学习应该是具体为解决某一个问题而设立目标，说透彻点，实战为王。不论是何种职业，一定或多或少能接触数据。先别去分析，而是想，能用这些数据干什么，做一个简单的假设。

　　我是HR，我的假设就是最近招人越来越困难啦，

　　我是市场，我的假设就是现在营销成本太高，又没有什么效果。

　　我是运营或者产品，更好办了，假设某指标的数据因为ABC等原因而无法提升。

　　哪怕是学生，也能假设在学校商圈赚钱是容易还是困难。

　　数据围绕假设去收集、生成、组合、利用、论证和分析。

　　这是麦肯锡式的思维方法，也可以作为学数据的方法。新人容易陷入数据的迷途：我没有数据，有了数据也不知道干啥，知道干啥又不知道方法。想的太多，远不如有方向好用。

　　基于假设的好处是，我首先有了一个方向，别管它对不对，至少能按照方向做分析。

　　HR认为招人越来越困难，则可以拿出历史数据，以前我招人需要下载几份简历，打几个电话，发出几个Offer最终入职。现在呢？我还可以拿各个环节的数据观察，这不就是转化率嘛？时间维度放得宽一点，看看去年这时候招人困难不，是不是年底都难招，这样就了解折线图概念。

　　市场专员做分析，可以拿更多的数据作参考，假设营销成本太高，现在高到什么地步了，什么时候开始高的，找出时间点分析一下。效果不好，是什么时候效果不好，那时市场环境有什么变化吗？我假设市场环境有了变化，这又是一个新的假设，可以继续拎出一堆深入研究。

　　虽然各人分析效率和成果肯定不同，但是思路都能以这样训练出来。不是有了数据才有了分析，而是有了分析的方向才能收集分析数据。我的学习从来都是以解决问题为主，不是突然灵光一闪就会了。

　　如果把数据分析的学习旅程想成一条很长道路的话，我们不是一路开到终点，这没人能行。而是把这条道路分割成一段段，每段上面摆一个旗帜作目标，以旗帜为前行方向，不是以几十公里外的终点站作为目标。

　　好奇心

　　除了学习驱动力外，想成为数据分析师，还需要一颗好奇心。

　　好奇心就是问问题，想问题，琢磨问题，解决问题。如果你是一个天生八卦的人，那么将它用在数据分析上绝对是天选分析师，良材美玉。

　　很多人喜欢追求数据分析的工具、知识、要点、窍门。但是从来很少提到好奇心。

　　好奇心是解决问题的核心能力，编程可以锻炼，统计可以学习，这些最终都不是瓶颈。你学全了十八般武艺，临敌对战，最终需要的什么？是求胜心。数据的求胜心就是好奇。

　　知识决定解决问题的下限，好奇心决定解决问题的上限。好的数据分析师一定会有好奇心，会提问，会想问题，也能去解决问题。

　　我们最早期推的所有活动，都没有监控体系，整个运营也缺乏数据指导。对当时的我来说，很多运营的运作是黑箱。我不知道发什么了什么，怎么发生，只有一个结果输出。

　　别人若问我问什么，我只能做出假设，有可能一二三点。是否是这样，我也不知道。

　　运营活跃数上升，原因是什么？不知道。

　　短信推送后效果怎么样？不知道。

　　新注册用户来源有哪些？不知道。