前阵有位北京大妞一直拜托带新人做数据，稍微聊一下心得体会，首先这并不是一个容易的事情（不然写这干啥），想当然的做法例如：

1、教工具

excel的vlookup/数据透视表和入门水平的sql，都可以在一天内学会，这一步主要是考验基本的智力和耐力。

2、教图形

花上一周的时间，也可以学会每个不同观察角度用哪种图形和表格（例如比例饼，绝对值柱，堆积用帕累托），这一步可以培养数形结合的直觉。

3、教视觉技巧

这个步骤较难集训，大体要掌握的是，如何表述“数据的意义”，例如增加同比环比，上升下降的箭头，结合具体工作，也很容易教会。

这一步已经可以独立工作，通常我们会称为“学会了”，但是一旦脱离现有的报表模板，或需要自主发挥的时候，会发现，还是完全没概念。

本文无意吐槽国内教育制度，然而这就是典型的国内教育出来的、擅长因循复制的人才。

下面结合自己的想法，尝试推翻重新理一下“如何培训新人做数据”。（官方吐槽：好长的前言啊。。。。。）

1、我们为什么要看数据？

目标不要太大（比如说实现社会主义），我们不妨说，我在简书写博客，希望写更受读者关注的内容。

2、任意找相关数据

第一步，海阔天空找和目标有关的数字。

比如说，自己文章的数量，频次，访问量，点赞量，在同话题/其他话题的大类里，数量，频次，访问量，点赞量。

对于没有经验的新人，只需要从现成数据里挑选即可（而不是自己凭空先想好，这对于新人来说，学习曲线过于陡峭，导致很多人怕做数据）

3、以目标为中心，划分重要度

第二步，选1-3个最关心的数字，通常有主从关系，比如，最关心的是自己文章的访问量，从属的是点赞、关注*、打赏。（*新增的关注只有自己的文章有数据）

不妨画个线看一下，这相当于无暇关注细节的高层关心的结果kpi，现在自己就是高层。

4、哪些次重要的内容，影响到了重要内容

第三步，尝试对每个单独的数据排序，看看哪种内容的访问量更高，哪种内容的点赞更高；不妨再观察一下，访问量高/点赞低，和访问量低/点赞高的内容有何“直观”差异。

这时你会发现，需要工具来帮助你，观察一个维度的数据只需要excel的基本线图（哪怕带类别），观察两个维度的相关数据，需要稍微高级一丁点的透视表。经过不厌其烦的两两配对，你可能会注意到两个数据似乎很有关，这时可以尝试把他们的比例也作为一个原始数据来观察。

这里读者可能会说，三个以上的相关数据呢？这时候如果要一起看，对工具的要求就陡然上升了，基本来说，计算机发明之前，我们只能同时观察两个维度的数据，在今天，我们可以借助代数、概率论和逻辑结合电路的计算机程序，实现观察更高维的数据，但初衷没有变：记住你想要得到什么，寻找任何和你的目标有关的线索。

这样的过程，比一开始就教工具，无疑在主观性方面要好得多。

5、不错的数据展现

上文以最表面的、随意选取的指标（访问量，点赞量，类目，内容大类），就可以得出2个不错的数据展现:

-访问量/点赞的高高，高低，低高，低低的分类，有一定的价值。（吸引人和耐读）

-自己文章、类目文章、全站文章的2个主要指标趋势-访问/点赞，有一定的价值。（大盘需求）

通常内容类的平台会有标签，群组等细分设置，引入更多的次重要数据，循环这个过程。哪怕保持两个数据维度的业余爱好者观察深度，大量两两组合，也可以得到相当有业务价值的数据insight。（实际上以听取汇报的正常人能理解的角度，数据认知层级也就同时两个维度，不信你贴个4维气泡/泰坦尼克解释一下试试。。。。。）

更进一步，如果是自己开设的网站，或者供职网站的数据，那么源数据会更多更深入，但是思想并没有变：

源头上，一定要记住“想要什么”。至于说，取数的工具、语法、技巧，计算和验证的规则，性能和准度的取舍优化，作图乃至会议话术的技巧，甚至为了容纳更多维度而加入的高数/编程/建模，这一切都已经只是服务于原始需求的、出于原始冲动就会去拼命克服的“小”障碍而已了。

辍学能提高创业成功率？

不难看出，这是从实践反推理论知识的过程，而不是教育中“先背下来以后再领悟”的玩法。

这个状态对于互联网早期的站长、平台店主来说，早就通过野蛮生长和淘汰自发养成了（没养成的都达尔文了），对于直接从学校进入较大团队的、哪怕比他们聪明得多的学生来说，反而缺失了这个环节，导致无法适应；

读书时候创过业的学生就完全没有这个问题，所以说“辍学能提高创业成功率”这句话并不完全是胡说，相关性确实有，只不过可能把因果搞反了而已。

结尾

套路来说，这里应该点题：我认为这时候可以算是入门数据，培训达标。谢谢阅读。