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国庆放送 | 书单推荐

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国庆放送 | 书单推荐

讲述:郭炜

时长10:26大小9.53M

你好,我是郭炜。今天是国庆节的第一天,在这里祝你假期玩得开心!
我看到留言区有同学问有没有数据分析思维相关的书单推荐,于是就有了这篇加餐。我重点挑选了几本看过觉得还不错的书籍,我会把我觉得很有感触的点列出来,希望你在假期休息之余,能够选到自己感兴趣的书来阅读一下。

《精益数据分析》

首先是我在之前也提到过的《精益数据分析》,这是一本当时让我惊艳的数据分析入门书籍。
“精益”是我非常认同的比较落地可行的创新实践思路。整体上我认为数据分析如果没有落地,那么本身是不具备任何价值的。这是我在过去的工作以及组织的开源社区、管理我的团队或和社区的用户交流中深刻体会到的。我想这也是每一个从事数据行业的人共同的梦想:让数据真的用起来。
《精益数据分析》这本书给出了非常实用的行业例子,从电子商务、SaaS、免费移动应用、媒体网站、用户生成内容、双边市场来分析需要落地的分析模式与指标。与其说是行业,不如说是商业模型,因为现在公司业务纷繁复杂,每个产品模块就是一种商业模型,所以衡量的指标也不同。
这本书里提到的“唯一关键指标”(One Metric That Matters)是我非常认同的观点,因为一个公司从管理上来说,看太多指标是很分散精力的,我们用“唯一关键指标”统一全公司的思路,从老板到员工每一个人都要对这个指标负责,这样才可以力出一孔,让公司整体业务增长起来。
我推荐这本书还有一个原因,是因为它不仅给出了你要去做什么,更给出了“底线”。也就是什么时候我们该停止,或者当哪些指标出现异常的时候我们需要重点关注。
我把这些指标叫做“卫生指标”,意思就是说如果这些指标做得好,就像一个房间卫生打扫得比较干净,大家不会觉得如何。但是如果这些数据表现很差,就好比屋子里脏乱差,那么你的用户、投资人都会离你而去。所以,这些指标并不是“唯一关键指标”但它们一旦出现问题,就代表公司整体趋势出现了比较严重的问题,这个时候一定要追查到底。
总之,如果我只推荐一本数据分析行业的入门书,《精益数据分析》非他莫属,推荐你假期有时间的话,一定要看一看。

《刷新》

数据驱动就是用结果说话,这句话说起来容易做起来难。其实每一个数据驱动的分析师、科学家甚至 CDO(首席数据官)在内部推动变革时都会遇到各种各样的艰难险阻,每次我遇到挑战的时候,我就会想起《刷新》这本书。
《刷新》一书的作者是微软现任 CEO 萨提亚·纳德拉,书里面主要是他做 CEO 时的整体的经历,看似非常琐碎的一些记录背后,其实记录了他一个人如何撬动微软这头大象,将这么一个拥有众多天才的公司重新回到具有“生机”的创新公司轨道上。
他写这本书的意义也是在于把他的价值观和企业文化,传递给每一个微软以及和微软相关业务的人。这让我非常佩服,因为在同周期内,IBM 依然徘徊在探寻新业务的轨道上,国内也有非常多的企业在面临类似的困境,一个强有力的推动者和合适的方法以及坚持是非常重要的,如果你在面临一些工作里的抉择,在推动某事遇到了瓶颈,不妨看看这本书。
在 2014 年 2 月被任命为微软第三任首席执行官时,我对公司员工表示,重塑企业文化将是我的首要任务。我告诉他们,我将不遗余力地清除创新障碍,让公司重新回到先前的轨道上:继续以改变世界为己任。当我们将个人热情与更广阔的目标结合起来时,微软就会处于最佳状态。

《原则》《一网打尽》

一个企业的没落往往根本原因不是具体业务的没落,而是企业文化的没落。所以,我们的使命是把数据分析的思维贯彻在企业每一个人心中,让它成为企业文化的一部分。这样,未来推动数据驱动实验才会得心应手。
在我喜欢的《原则》这本书里,也提到文化和人加上企业这个规则的机器,是构成企业的主要要素,我非常认同这一点。如果要改变一个企业,首先要从文化入手,如果人心无法聚拢,那只会变成一个员工没有使命感的企业,挣钱再多也只是一时,不能长久。数据驱动要落在人、文化、规则上才可以把一个企业变成数据驱动的企业。另外,《原则》这本书如果你没有入手,光看目录可能很容易让你觉得“原则”太多,我个人建议你可以看看导言部分再下结论。
同样,说到数据驱动的企业,不得不提亚马逊,《一网打尽》这本书采用的是传记式记录方法,每一个细节都追求真实和透明,你可以从这本书里身临其境地回到亚马逊决策的那个时代,体验当时亚马逊的艰难选择。
在书中我看到了亚马逊公司对人的尊重。AWS 并非产自亚马逊的美国总部,而是亚马逊南非办事处。这怎么回事呢?在 2004 年末,亚马逊 IT 基础部总监 Chris Pinkham 想要陪家人想要回到祖国南非,普通公司可能只会是祝福,但亚马逊当时的 CTO 很尊重 Chris 这个人才,于是在南非开设了办事处,并建立了基于 Xen 的内部服务,最终演化成为了 Ec2,然后是 S3。当时这个办事处啊不过十几个人,在业务验证后迅速扩大了规模。如果没有对人才的尊重,世界上恐怕就没有 AWS 这个改变世界的王者了。
“一心为顾客着想”在亚马逊是一个核心价值观,亚马逊为此甚至不惜和供应商对簿公堂,得罪所有的出版商也要做出 Kindle。但也正是这一举措,让亚马逊积累了大量的客户。
只有把对人的尊重贯彻到企业中,才会有源源不断的核心人才加入。我们做数据分析的时候也是如此,最终的目标和价值观是什么?我们是真的数据驱动,还是“驱动”数据完成老板要达成的业绩?很多时候,真实的数据分析是很得罪人的,但是只有真实才可以让整个企业真正进步。

《从优秀到卓越》

我们现在耳熟能详的“飞轮效应”、“亚马逊的价值观”、“AWS”都不是 Day0 想出来的,这些模式都是由市场和需求驱动着人们去思考商业解决办法,然后二次整合总结出来。
其中“飞轮效应”其实是亚马逊在经过各种碰壁之后发现了可以增长的市场,事后由吉姆·科林斯在《从优秀到卓越》当中总结出来的。在这本书里你会看到,谨慎留下管理和技术债,在市场驱动下高速发展才是硬道理,不要预设模型去套现在的市场和自己的企业。
这和做数据分析思维一样,我给你讲的也只是数据分析思维的一种套路,数据分析思维留白是很多的,你不要拘泥于我所给出的方法。所有的招式都是在若干次成功之后总结出来的,是不是适合你的场景,并不一定。所以这需要你从这门课当中边学习边和同学讨论,还要多反思,最终希望你能够“无招胜有招”。

一点题外话

我曾经和朋友吃饭时聊到,一个技术人的正常路线是技术架构 -> 技术总监 -> 技术 VP->CTO。但如果你想转型做业务,还有一条路线更适合你,那就是技术开发 -> 数据分析师 -> 数据运营总监 ->CDO->COO->CEO。因为深入数据的过程其实是一个深入业务的过程,技术人员天然理解数据,有强大的数据分析和算法能力,你可以“跨界打击”。
但这就要求你在深入了解数据分析思维的同时,更理解业务。技术人员走上数据分析的岗位,会让你必须得深入理解业务背后的本质,更了解公司的商业模型,逐步走向业务运营的岗位。再加上你的管理技能,你的“码农”职业瓶颈就被打开了。在21 讲的附录里,有这个职业发展路线,你要是记不清了,可以回过头去参考一下。
我在附录部分也给你放了一些数据方面的参考书,希望你在学习之余多阅读,多拓展自己的认知边界。另外,如果你有其他感觉不错的书,欢迎在留言区评论,我们一起互相丰富书单。
最后再次祝你节日快乐!

附录

《看穿一切数字的统计学》[日] 西内启
《统计数据会说谎》[美] 达莱尔·哈夫
《如何用数据解决实际问题》 [日] 柏木吉基
《简单统计学》[美] 加里· 史密斯
《魔鬼数学》[美] 乔丹·艾伦伯格
《黑天鹅:如何应对不可预知的未来》(升级版) [美] 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
《随机生存的智慧:黑天鹅语录》[美] 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
《反脆弱:从无序中受益》[美] 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
《终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界》[美] 佩德罗·多明戈斯
《怪诞行为学》(新版)[美]丹·艾瑞里
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精选留言(5)

  • 雪凝冰
    2021-10-01
    精益真是本好书,老师节日快乐
    6
  • geigei
    2021-10-29
    条条大路通罗马-CEO
    3
  • Joanna
    2022-05-11
    正在看《原则》,有幸听到了这个课程,《原则》还没有看完,课程听完了,一路听下来感觉自己在数据方面还有很长的路要走,准备二刷。其他的书,也加入自己的书单。感谢郭大侠~
    2
  • 头顶飘着水
    2022-02-18
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    1
  • 不再是入门水平pytho...
    2021-11-25
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