Author: 杜七
Date: 2016.10.25
后续「数据分析师月刊」，主要包括三部分内容：
「数据分析师之道」，偏重「道」的理论方面，主要整理分析师日常工作中的常用的分析方法，思考内容等等；
「Python&数据可视化&模型」，主要关注特定「术」的方面，整理编程，可视化和建模的相关内容，供大家参考；
「知识拓展」，则相应的把思维拓展到各行各业，知识点的串联和延伸.
「分析师」不是一个孤立的行业，「产品和业务」更甚。
根据「全息理论」，世界万事万物没有差异，举一反三的看一些东西，对分析师思维的提升是有帮助的。
1 | 数据分析师之道
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「常识」，很简单，但是很多人还是会无视，或者忽略。 -
车老师说的分析和解决问题的三大步骤，还是很对的。关键是我们要养成这样一个习惯。 -
上面车老师大概说了理论，这篇文章算是对分析师的六字真言做了一个详细的剖析：对比，细分，溯源。 -
很多人都会纠结一个问题：「数据分析的价值是什么」。 到底是分析出有价值的信息？还是推动业务发展？ 回到「本质」，我们做「数据分析的初心」是什么？ 是不是要解决一个问题？为什么解决问题要通过数据分析，而不是其他？是不是数据分析可以让我们更好的决策？
2 | Python&数据可视化&模型
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作者：ACM Fellow Avrim Blum, 图灵奖得主John Hopcroft，以及微软首席科学家Ravindran Kannan
3 | 知识拓展
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科比在TED的一次访谈，提到的「曼巴精神」，熟悉科比的人都大概了解。 访谈里面简单回顾了科比篮球历程的心里路程，其中，科比提到的伤病恢复中的「One step at a time」，个人觉得还是很棒的。 每个人，如果可以把自己的目标分隔成一段段，一点点去完成，终会完成。最难的是，要在一点点成长中「相信自己」，「坚持」下去。 -
因势利导。就像移动互联网的发展，只能顺流，不能逆流。 分析师想要分析某个业务或者产品，如果不是以「顺势」为前提，所有的分析和结果，都很难得到认可。 「社会结构的演变趋势」，就是「势」，我们认清了，对于分析很多问题都很大的参考意义。 -
我的偶像，不多说。 -
看完，感受一下各行各业出色的那些人。 他们所坚持的：不炫技，安全第一，至诚心，是否也是分析师所需要具备的？