如何提高数据素养

帮助人们理解提出正确问题并将数据置于适当背景的重要性，这有其益处，尤其是如果你处于一个 初创公司。

数据素养公司比那些不投资于员工在数据分析和数据科学相关领域的发展或雇佣更多数据素养候选人的公司，企业价值高出5% 。

以下是一些你可以开始帮助他人将数据用于日常任务的途径。

从简单、相关的数据对话开始

全面投入学习和发展计划可能会让你和那些想学习的人感到不知所措，所以先从小对话开始。

创建一个入门级数据读书俱乐部，比如阅读 《统计学艺术：从数据中学习》，或每周数据俱乐部讨论追求数据素养的想法。利用这段时间作为构建块，在扩展到更大规模的计划和项目之前，先建立一个学习基础。

您还可以拆解您的工作方式，并找到让您的团队在他们的角色中使用这些方式的方法。例如，如果您是一名数据分析师，帮助同事确定哪些潜在客户转化为了交易，那么请详细记录您是如何做到这一点的。将其制作成文档或演示文稿，并附上他们如何使用这些步骤的建议。

与从事相关角色的人建立联系。例如，如果您是一名从事客户细分项目的数据科学家，可以询问营销和产品部门的人是否想要了解客户细分以及它如何改善他们的受众成果。如果您希望扩大范围，可以在公司或其它全体大会中争取一些时间来展示您的工作。

通过导师制专注于领域知识

领域知识最好是通过实际工作的人来教授。如果您就是这个人，请让大家知道您是数据问题的资源，并且乐于帮助他人也成为这样的资源。您可以成为一名导师，或者如果您有兴趣将其发展成更大的项目，可以与管理者合作创建一个导师制计划。

帮助他人获得关于数据科学或分析角色在您公司和整个行业中一般如何运作以及用于完成这项工作的系统的领域知识。这将给学习者一个工具包，让他们可以自行研究和学习。

一旦领域知识增长，您就可以专注于更复杂的话题，如如何提出正确的问题来找到答案、数据工作中的偏差、数据库、如何使用BI工具来可视化数据以及如何撰写报告或创建仪表板。

将现有软件的知识与复杂话题相结合也可以加快学习过程。例如，您可以关注电子表格如何与表格相似，或者VLOOKUP函数如何与SQL连接操作类似。

创建一个资源列表，如博客、通讯和Slack社区

从数据角色的同事那里收集资源，以获取各种内容。在导师制会议中分享它，并将其添加到团队Slack频道的重要文档中，或将其包含在您的知识库或团队电子邮件中。

以下是一些数据科学和数据分析社区中流行的资源，以供您开始列表

• Towards Data Science - 一个专注于分享数据科学社区概念、想法和代码的Medium出版物。
• The Analytics Engineering Roundup - 关于分析工程和相关生态系统的文章。dbt还有一个Slack社区。
• Locally Optimistic - 关于分析（更高级的问题、管理、组织、流程、工具）的博客。Locally Optimistic还有一个Slack社区。
• Kaggle - 数据集和模型的资源。
• Awesome Public Data Sets - 公共数据集列表。
• Learn Metabase - 关于Metabase、分析、数据建模等方面的教程和指南。
• Metabase Discourse - 关于Metabase主题、数据分析、SQL问题等方面的公开讨论。

将数据项目和对话变成重复性练习

开始项目，比如创建一个数据目录或一个客户调查，共同分析传入的数据集。

通过创建大规模数据计划，将数据文化推广到团队之外。例如，来自Unchained Capital的数据负责人Gavin Todes在Slack上告诉我们，他们的公司有一个数据使节计划，以使不同团队更有效地合作。

“我们每月与全体使节团见面。我们还至少每月分别与每个团队的1-3位使节单独会面，具体取决于团队对数据的需求和相关性。例如，我们做的大部分工作都与营销、转化漏斗等有关，所以我们每周与我们的营销使节会面。另一方面，合规性有较少的持续需求，所以我们每月与合规使节会面。”

为了给人更多一对一的时间来讨论计划或项目中的数据，你可以举办办公时间来回答人们提出的问题。

您还可以从Slack社区、聚会或活动中获得更多提高数据素养的想法。让您的团队参与更广泛的数据社区，并积极贡献。您越深入地融入数据文化，您和他人就越具备数据素养。加入我们metabase-tools dbt Slack频道，为提高数据素养提出您的想法。