Skip to content

开始你的旅程

选择你的角色,获取量身定制的学习路径。


👋 你是谁?

  • 业务决策者


    你是管理者、产品经理或创业者。你需要用数据支撑决策,但不需要亲手写代码。

    核心目标: 学会用决策框架思考,看懂数据报告,避免常见认知偏误。

    开始学习

  • 数据分析师


    你已经有 Python/SQL 基础,需要提升分析深度和建模能力

    核心目标: 掌握从描述分析到因果推断的完整方法论栈。

    开始学习

  • 学习者


    你从零开始,希望系统学习数据化决策。不急于求成,按部就班。

    核心目标: 建立完整的知识体系,从基础到进阶。

    开始学习


💼 业务决策者路径

你的时间宝贵,我们只挑最核心的内容。

第一步:理解决策的本质 (1-2 小时)

大多数管理者的问题不是"不会分析数据",而是根本不知道自己在做什么决策

  • 洞察 1: 你不是在决策,你是在逃避


    三种逃避模式:用习惯代替选择、把决策权交给他人、用忙碌逃避真正的问题。

    阅读 · 15 分钟

  • 洞察 2: 好决策可能有坏结果


    结果偏见是管理者最致命的盲区。学会用决策质量而非结果评估判断。

    阅读 · 15 分钟

第二步:学会选框架 (30 分钟)

  • 决策框架选择指南


    5 个问题帮你快速定位:该用 SWOT、决策树、还是蒙特卡洛模拟?

    阅读 · 20 分钟

  • 决策工具与模板


    6 套即用工具:决策质量评分表、事前验尸流程、信息价值评估表……

    阅读 · 30 分钟

第三步:看案例学决策 (1 小时)

  • SaaS 收入治理 — 战略决策


    如何量化收入风险、在多个增长方案中选择最优路径

    阅读

  • 营销组合模型 — 预算决策


    用贝叶斯方法科学分配营销预算,渠道 ROI 提升 35%

    阅读

  • 安全控制 ROI — 风险决策


    在有限预算下,如何量化安全投资的回报并排定优先级

    阅读

  • 全部 21 个案例 案例库总览

第四步:避坑指南 (30 分钟)

  • 8 大商业失败案例分析


    诺基亚的锚定效应、柯达的损失厌恶、雷曼的过度自信…… 从别人的失败中学决策。

    阅读


📊 数据分析师路径

你已经会写 SQL 和 Python,现在是时候从"取数工具人"升级为"决策科学家"。

第一阶段:补齐决策理论 (2 小时)

  • 决策的三重门 索引


    9 篇洞见,从认知偏误到决策系统。建议先读 1、2、4、7。

    开始

  • 决策框架选择指南


    分析方法论 ≠ 技术栈。学会在拿到需求时先判断"该用什么框架"。

    阅读

第二阶段:从相关性到因果性 (3-4 小时)

这是数据分析师和决策科学家的分水岭。

  • A/B 测试与因果推断


    从 RCT 到双重差分、工具变量、断点回归——完整方法论。

    阅读

  • 因果推断专题


    Rubin 因果模型、Pearl 因果图、DoWhy/EconML 工具链

    阅读

  • Causal Inference: What If (中英对照)


    因果推断领域圣经,完整 25 章翻译对照。

    阅读

第三阶段:建模与优化 (3-4 小时)

  • 机器学习与深度学习


    从 scikit-learn 到 PyTorch,经典算法到前沿框架

    阅读

  • 时间序列分析


    ARIMA、Prophet、LSTM——预测模型全景

    阅读

  • 运筹优化工具箱


    OR-Tools、PuLP、Pyomo——从线性规划到车辆路径优化

    浏览

第四阶段:用案例检验 (2 小时)

  • 信用评分卡 — 风控建模


    WOE 编码 + IV 筛选 + Logistic 回归完整流程

    阅读

  • 客户流失预警 — 生存分析


    Kaplan-Meier + Cox 比例风险模型

    阅读

  • 投资组合优化 — 量化决策


    26 种风险度量 + 层次风险平价

    阅读

  • 全部 21 个案例 案例库总览


🎓 学习者路径

从零开始,不急。按这个顺序走,6-12 个月形成完整能力。

阶段一:打好基础 (0-3 个月)

  • 学习路线图


    完整的 0-18 个月规划:编程 → 数学 → 工具 → ML → 进阶

    查看

  • 数学基础


    线性代数、微积分、概率统计——数据科学的三大基石

    阅读

  • 描述性统计


    均值、方差、分布——数据分析的第一步

    阅读

  • Pandas 实战


    Python 数据处理核心工具:DataFrame、清洗、聚合……

    阅读

  • SQL 与数据库


    从基础查询到窗口函数

    阅读

阶段二:学方法论 (3-6 个月)

  • 理解决策本身


    决策的三重门前言 + 洞察 1-3:拆掉认知的高墙

    开始

  • 机器学习入门


    分类、回归、聚类——经典算法与实践

    阅读

  • A/B 测试基础


    实验设计、样本量计算、显著性检验

    阅读

阶段三:深入进阶 (6-12 个月)

  • 因果推断


    从相关到因果,数据分析的终极目标

    阅读

  • 深度学习


    CNN、RNN、Transformer——现代 AI 基础

    阅读

  • 决策系统思维


    洞察 7-9:从单次决策到决策系统

    开始

  • 全部开源工具


    71 个精选仓库,按需取用

    浏览


不确定从哪里开始?去 决策框架选择指南 让 5 个问题帮你定位。