个人主要工作是撰写公司内各项与财务效益管控有关的分析报告，需在财务数据基础上，对公司业务数据有着深入的研究和观察。公司业务数据量级至少在千万级以上，近年来公司鼓励各级员工考取与大数据分析相关的资格认定证书，其中就有CPDA数据分析师。今年我们单位经过研究，团购了几十个人的CPDA培训课程，受训人员大部分是从事分析工作的同事，当然也有一些技术部门的同事自费完成CPDA学习。

这里我想谈四点体会：

一是确实与工作相关：课程中学习到的模型、方法在我们公司业务部门已有很多成熟应用，通过系统学习也发现与自己工作也有较大相关性，不仅能够有助于个人把分析工作提升到新的高度，也有助于个人更好地评价业务部门各项模型和算法创新性含金量。

二是需要系统性学习：在培训之前对一些模型和算法有所耳闻或了解，但总是不慎明了，经过CPDA系统培训后，对模型和算法背后的数学原理、整体架构、应用方式有了系统的了解，对后续自己在数据分析及建模的提升路径和方式，也有了更准确的理解。

三是老师讲课专业：我当时参加了福建的线下课，对胡旭老师印象深刻，她讲课的方式比较幽默，阅历丰富，对案例解读也很全面和专业，上课时只要紧跟老师的节奏，就不会听不懂。

四是最关键在于应用：系统学习只能占10%，我们要把90%的精力花在落地应用上，学完知识不用，过几天就会忘掉，你需要通过不断循环、提升、加入自己的理解，在解决实际工作问题中去使用这些知识。比如月消费128元的用户，突然降到68元原因是什么，在应用模型寻找具体原因时，你会发现各种问题，只有通过多次验证及历练，才能提升新知识应用能力

一是学前不要有畏难情绪：之前我总觉得这是一门对数理知识要求很高的课程，对CPDA学习是有一定的畏难情绪，担心自己学不会，经过系统培训后，我逐渐摒弃了畏惧念头，其实CPDA的宣传资料已经提到0基础可学，不一定要具备计算机专业基础知识才能学习。

二是事后学以致用也不难：在CPDA应用上目前已经有很多无代码基于拖拉拽模式的操作平台，它就像推箱子，只要把样本输入进去就行了，剩下就交给机器或平台去操作，我们要做的就是找好训练样本，顺道再掌握一下经典模型的适用范围或参数设计要点。

不管身处什么行业，不管从事哪项工作，只要你的工作内容有涉及到数据分析或研究，我都建议系统学习一下数据分析。在大数据时代，对企业生产经营有帮助的一些信息往往也潜藏在海量大数据中，然而这些信息，并不存在于数据本身，它需要通过数据融合、数据交互验证以后才能产生出来，这个融合、交互验证需要模型来支撑的，那模型怎么支撑，就得先学会。大家还是要有信心，摈弃一些畏惧的念头，要相信CPDA完整的课程体系、老师的专业性。

期待加入CPDA，用数据分析赋能职场发展！