数据分析可以是一个职业，一份工作，一种思维方式。专栏更多讲解数据分析工具使用。从 Python 爬虫到 Python 可视化，再到数据清洗、数据挖掘算法等，而日常工作，除了熟练掌握这些工具使用，更主要培养数据分析思维。
- 我们做一个有关生命线的游戏。你可以把生命线看作是数据可视化，能从中发现什么规律呢？
- 当你想知道事情的答案，但不知道从何处下手的时候，要怎么办呢？要学会提问。好的问题就是好的开始。遇到茫然的情况，不妨从提问开始。
- “我平时也有一些关于数据分析的思考，但是效率不高，有什么方法可以提升效率么？”分享是最快的成长，通过反向传播可以让我们更快得到收敛。
- “我也知道数据分析思维的训练很重要，但是平时工作很忙该怎么办？”
1 生命线游戏
1.1 挣钱方向
分析适合自己的挣钱模式。想知道自己是如何挣钱的，可分析自己以往挣钱的经历，也可以是赔钱经历，把它们写在一个时间轴，纵坐标是发生事件，这个事件对你的影响越大，纵坐标绝对值就越大。通过生命线分析，先把这些事件按时间顺序记录，然后记录影响力。实际上这些事件，影响力 y 和时间 x 就是你的生命线历史数据，画出生命线前，不必思考它们之间的规律。画出来后，你有 30 分钟时间，仔细思考和分析它们之间的关联。
你能看出来，画生命线之前，先要有客观的记录数据，生命线就相当于数据可视化，更容易找到规律。可对这些事件打不同标签，如 12 岁的时候给报社投稿挣到 180 元，26 岁做自媒体，每个月有 2 万收入等，那两件事都可打“写作”标签。
打标签是一种抽象能力。当你对这些事件逐一分析打标签的时候，就有可能从更高的维度上观察到这些事件的规律。
1.2 简历
面试前，你最重要的信息是简历。HR 通过简历筛选符合要求的人，一般根据简历看职业经历是否具有连续性，如这个人做过行政，又做过销售，现在面试数据分析工作，对HR来说，他就没找到职业方向。所以有些人投递某职位前，会特地对简历针对性修改，如重点呈现和数据分析相关经历，其他关系不大的经历都删，哪怕经历再丰富。
不相关经历就是干扰数据，这些不是 HR 想看的。
通过生命线做数据分析还能帮我们做啥？分析你的感情经历、是否有偏财运等。数据是重要宝藏，只是你要知道咋观察它，使用它。
通过历史才能看到未来，如果我们不去分析这些历史，就没有办法找到未来的规律。大到国家，小到个人，都是如此。这也是为什么很多成功人士经常读书的原因之一。总结别人的成功或者失败的经验，启迪人生道路。
2 提问是最好的老师
提问本身就是一种维度观察。很多人在做数据分析的时候，首先遇到的问题是没有数据怎么办？数据从哪里来？其实在找数据之前，我们应该先问自己一个问题，我要解决什么问题？要分析什么规律？比如说，你想观察自己挣钱模式的规律，或者想解决个人的情感问题，再或者，想找到一份适合自己的工作等。我们首先需要定义一个目标。
然后围绕这个目标再问自己，这些数据可能会在哪里？是通过分析自己过去的经历找，还是从网上找相关的信息？都有哪些渠道可以收集到这些信息？有一个好的问题，才会有好的答案。问题可以帮助我们关注事物的不同方面，而且通常是一些重要的维度，对我们全面客观地分析一件事是非常有好处的。
从科技进步来看，很多时候都是先有一个问题，再有无数的人前赴后继去解决它。比如世界三大数学猜想，费马猜想、四色猜想和哥德巴赫猜想。比如费马大定理是费马在 1637 年提出的，此后的 300 年间有无数数学家试图去验证它。
学会提问不仅可以帮助我们对事物有更全面的认识，还可以让我们变被动为主动。要知道在职场上，大部分人的工作状态都属于被动性，比如等着领导下任务、数据分析结果没出来就怪数据不完整，质量不够好等。被动的状态往往能量很低，或者说创造性很低。只有当你主动思考，寻找答案的时候，才更可能会有有创造力的发现。
上学期间，基本都是老师课上讲，自己只是听，很少提问，信息仅限单向传递。而我经常会把不懂问题整理，下课时主动向老师提问，好处是，勤于思考，让知识尽量无盲点，另外通过提问和思考 ，也可让我对这个知识掌握更牢固。善于找学习的规律，提问思考就是最好学习方式。它更容易让我们对一件事物建立多维认知。
3 分享是最快的成长
如果说培养数据思维从提问开始，那么把总结分享作为结束则是最适合不过的。把学到的知识分享给身边的朋友，可以锻炼我们的逻辑性，分享的过程也是对知识重新梳理的过程。另一方面也可以让我们获得别人的反馈，更容易得到正反馈的愉悦。就像我们在做机器学习训练的时候，如果训练没有结果反馈，我们就无法客观地了解对知识的掌握程度。如果能得到别人的反馈，就更容易有收获，训练的收敛速度也会越快。
把分享的过程，理解是在测试集上做验证的过程。会让你收获更多，成长更快。
4 培养数据分析思维，重要不紧急
道理我都懂，可就是做的时候想不起来。培养数据分析思维是重要不紧急的事。在工作中，我们经常会被紧急的事情占据带宽。这些紧急的事情对当下很重要，但是放长远来看重要性就很弱了。而拉开我们人生差距的，恰恰是那些重要不紧急的事情上，而不是在于我们每天处理了多少紧急事。
人都有惰性，紧急的事情来了一般都会优先处理。不过你要换个思考方式，既然人生差距不是在于做过多少紧急事，而是在于做过多少重要事，那从工作第一天开始，就该着重积累重要事，即使它目前不紧急。
当你做过的重要事越来越多，紧急事也就越来越少。如你想着如何找到一份更高薪酬更适合自己工作时，就不用着急每个月还贷款。
5 总结
生命线游戏，能了解我们每个人、每个公司、每件事，只要有历史数据，都可能从中发现规律，指导未来。所以数据分析好比生命线一样闪耀价值。
培养数据化思维虽不是一天练就，却是重要事。我们易被紧急事牵着走，毕竟紧急事优先级高。但人生差距不是在于处理多少紧急事，而是在于做过多少重要事。人性角度，重要不紧急的事易被拖延。
摆脱惰性：
- 学会提问，它从提问的角度训练我们的数据化思维，让我们对事物看得更清楚
- 学会分享，它从反馈的角度让我们的训练过程更加收敛，效率得到提升，也更容易获得成就感
今天我讲到了生命线，它对我们发现自身的规律很有帮助。你不妨画下自己的生命线，从 0 岁开始到目前为止，把你认为对你影响最大的时刻下来，不论是正向，还是负向的事情。横坐标 X 轴代表时间，纵坐标 Y 轴标注事件点，绝对值越大代表事件对你的影响越大。画完之后，你能从中发现了什么规律吗？比如你的高能时刻，通常都是因为什么事情引起的？
