现如今进入大数据时代,无论是企业还是个人,都能深刻的感受到节奏在加快,信息在爆炸,知识在迭代。对于企业来说,有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战,比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。企业尚在大数据环境中深谙生存之道,而能在大数据环境中意识到这一点并不断迭代的个人,却寥寥无几,大部分人意识到了这个问题,但却一直徘徊在所谓10000小时的大师之路上。但其实,从新手到大师,就是对自己本身不断的数据分析以及策略实施行为。

很多人会有共鸣,在这个飞速发展的时代,我们总想通过不断的学习,去追寻最新的知识,最新的技术,让自己产生最新的数据,生怕被这个时代所抛弃,然而一个不可否认的事实是在这个信息爆炸的时代,信息和知识产生的速度远远超过我们所能接受的速度,也就是说我们会被这个社会的发展速度越抛越远,凭借个人的能力你永远无法赶上这是时代的发展速度。那我们要怎么办?

我们反而应该反思这样一个问题。每天我们都在利用大量碎片化的时间在学习,这种学习造成的结果就是我们涉及面很广,似乎什么都见过,什么都懂一点,但是又没办法深挖,就像一大堆数据,看似非常丰富,其实没有什么地方能进行深度的钻取。而且看着每天身边的朋友分享的各种朋友圈干货,似乎觉得自己要是不学习,先别说被时代抛弃,首先要被身边的人所抛弃了。

我们可以给这群人下一个定义,或者说对自己的数据情况并不明确的人下一个定义,我们都是知识焦虑者。我们期望学到更多的干货,得到更多的数据。但是这些干货和数据我们却不知道怎么用,也没有琢磨怎么去用,因为数据更新的速度太快了,我们还来不及消化,新的数据就来了,旧的数据就过时了,我们一直在引入新的数据,但是却一直只是浮于皮毛,如此陷入循环,以至最后及其焦虑。

怎么破解知识的焦虑,首先我们要知道我们在学什么。我们可以把个人的数据导入分为三个层次。从浅到深依次是

1、给与启发阶段。我们每天大部分的学习是给我们启发,碎片化的,刷朋友圈,看书,包括一些公众号,和一些我们花钱买的类似于5分钟商学院的语音栏目等等,这个阶段是我们大量获取数据的阶段,但是大量的数据是无效的,对我们并无大用,并不能对能力的提升有很大的促进,但是这个阶段又是不可或缺的,因为没有这个阶段就没办法进入到下一个阶段。

2、构建方法阶段。当我们获得了数据,我们开始实践数据分析后的内容,然后总结经验,注意在这个阶段我们不仅仅是看了,对于数据分析了并找规律以及总结,但是仅仅有总结还不够,还不足以快速的转化成为能力,

3、举一反三阶段。真正能力的提升是在第三阶段,也就是再遇到第二阶段我们所遇到的问题的时候,我们举一反三之后,这样才能够将数据本身变成我们的能力。这也就是解决知识焦虑者最好的方法——自我数据分析及挖掘。

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