《數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)析》課件

數(shù)據(jù)分析概覽數(shù)據(jù)分析是從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的洞見和見解的過(guò)程。它幫助企業(yè)和個(gè)人更好地理解當(dāng)前的趨勢(shì)和模式,并做出更明智的決策。課程概述學(xué)習(xí)目標(biāo)本課程旨在全面介紹數(shù)據(jù)分析的基本概念和流程,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析的核心技能。課程內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)收集、清洗、探索性分析、可視化、建模預(yù)測(cè)等全流程,并介紹常用的數(shù)據(jù)分析工具。適用對(duì)象本課程面向?qū)?shù)據(jù)分析感興趣的在校學(xué)生和職場(chǎng)人士,幫助他們提升數(shù)據(jù)分析能力。數(shù)據(jù)分析的定義數(shù)據(jù)分析是一種從原始數(shù)據(jù)中提取有意義信息的過(guò)程。它包括數(shù)據(jù)收集、清洗、探索性分析、建立模型和可視化等步驟。通過(guò)分析數(shù)據(jù),我們能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、趨勢(shì)和洞見,為企業(yè)和個(gè)人提供有價(jià)值的決策支持。數(shù)據(jù)分析的流程1數(shù)據(jù)收集從各種渠道獲取所需的原始數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。2數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。3數(shù)據(jù)分析運(yùn)用各種分析方法和工具,深入挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和趨勢(shì)。4結(jié)果解釋總結(jié)分析結(jié)果,提出針對(duì)性的建議和見解,為決策提供有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)收集的方法問(wèn)卷調(diào)查通過(guò)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷收集目標(biāo)群體的意見和數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)收集的常用方式之一。實(shí)地觀察親自觀察并記錄目標(biāo)對(duì)象或現(xiàn)象的行為和特征,可以獲得第一手的直觀數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源如政府統(tǒng)計(jì)資料、行業(yè)報(bào)告等收集所需的二手?jǐn)?shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案,在受控的環(huán)境下收集相關(guān)數(shù)據(jù),有利于分析因果關(guān)系。數(shù)據(jù)清洗的步驟1數(shù)據(jù)審查檢查數(shù)據(jù)中是否存在錯(cuò)誤、缺失或異常值2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換根據(jù)分析需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化和標(biāo)準(zhǔn)化3數(shù)據(jù)填充對(duì)缺失值進(jìn)行合適的填充,提高數(shù)據(jù)完整性4數(shù)據(jù)過(guò)濾刪除重復(fù)項(xiàng)和無(wú)用數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量5數(shù)據(jù)集成整合來(lái)自不同源的數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵步驟,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審查、轉(zhuǎn)換、填充、過(guò)濾和集成,可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性,為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)探索性分析數(shù)據(jù)探索性分析通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步了解和觀察,分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律,為后續(xù)的深入分析奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)分布分析利用直方圖、箱線圖等方法,觀察數(shù)據(jù)的分布情況,了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和偏態(tài)等特征。相關(guān)性分析通過(guò)計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù),分析變量之間的關(guān)聯(lián)程度,為后續(xù)的因果分析提供線索。數(shù)據(jù)可視化的原則一致性Consistency使用統(tǒng)一的樣式、顏色和布局，讓視覺呈現(xiàn)保持一致，提高信息傳達(dá)的效率。清晰性Clarity確保圖表和信息呈現(xiàn)清晰準(zhǔn)確，減少雜亂和干擾元素，突出關(guān)鍵信息。相關(guān)性Relevance選擇恰當(dāng)?shù)目梢暬瘓D表，確保內(nèi)容與目標(biāo)受眾和場(chǎng)景相匹配。簡(jiǎn)潔性Simplicity避免過(guò)于復(fù)雜的圖表和信息結(jié)構(gòu)，保持簡(jiǎn)單明了的視覺呈現(xiàn)效果。常見的可視化圖表資料可視化是將複雜的數(shù)據(jù)以圖表的形式呈現(xiàn),以幫助人們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。常見的可視化圖表包括柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖、圓餅圖、直方圖等。這些圖表各有特點(diǎn),適用於不同類型的數(shù)據(jù)分析需求。選擇合適的圖表能夠清晰地展示數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、分布情況、關(guān)係等,幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)洞察。合理運(yùn)用資料可視化是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。如何選擇合適的圖表11.了解數(shù)據(jù)類型根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和屬性,選擇合適的圖表類型,如柱形圖、折線圖、散點(diǎn)圖等。22.考慮可視化目的確定圖表的呈現(xiàn)目的,如顯示趨勢(shì)、對(duì)比數(shù)據(jù)或突出關(guān)鍵指標(biāo),選擇最合適的圖表樣式。33.關(guān)注信息密度選擇適當(dāng)?shù)膱D表大小和信息量,避免過(guò)于復(fù)雜或擁擠的視覺效果。44.突出關(guān)鍵信息通過(guò)色彩、標(biāo)注等方式,突出圖表中最重要的數(shù)據(jù)和洞察。數(shù)據(jù)建模與預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理收集相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和轉(zhuǎn)換,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。探索性數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘,了解數(shù)據(jù)的特征和潛在關(guān)系。選擇合適的模型根據(jù)問(wèn)題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn),選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型。模型訓(xùn)練與評(píng)估使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,并利用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。模型優(yōu)化與調(diào)整根據(jù)評(píng)估結(jié)果,對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,不斷提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。模型選擇與評(píng)估1模型選擇根據(jù)問(wèn)題性質(zhì)、數(shù)據(jù)特點(diǎn)等因素,選擇合適的算法模型。如線性回歸、決策樹等。2分割數(shù)據(jù)集將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集,以評(píng)估模型性能。3模型評(píng)估指標(biāo)采用R-squared、MSE、F1-score等指標(biāo),全面評(píng)估模型的擬合度和預(yù)測(cè)能力。4模型調(diào)優(yōu)根據(jù)評(píng)估結(jié)果,調(diào)整模型參數(shù),優(yōu)化模型性能,直至達(dá)到滿意效果。模型部署與更新1模型評(píng)估確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能和準(zhǔn)確性2模型部署將模型集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化3實(shí)時(shí)監(jiān)控持續(xù)監(jiān)控模型性能,并進(jìn)行必要的調(diào)整4模型更新根據(jù)新數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求及時(shí)更新優(yōu)化模型將數(shù)據(jù)分析模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中是一個(gè)關(guān)鍵步驟。我們需要對(duì)模型進(jìn)行全面評(píng)估,確保其在實(shí)際應(yīng)用中的性能和準(zhǔn)確性。然后將模型集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析和決策。在此基礎(chǔ)上,我們還需要持續(xù)監(jiān)控模型的運(yùn)行狀況,并根據(jù)新數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求及時(shí)更新優(yōu)化,確保模型能一直保持高水平的性能。數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例制造業(yè)需求預(yù)測(cè)利用歷史銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)分析,預(yù)測(cè)未來(lái)消費(fèi)者需求,幫助生產(chǎn)企業(yè)制訂合理的生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存策略。金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析采用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,識(shí)別市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素,量化風(fēng)險(xiǎn)水平,為投資決策提供依據(jù)。電子商務(wù)用戶畫像基于客戶行為數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶特征模型,洞察目標(biāo)用戶的喜好、消費(fèi)習(xí)慣,優(yōu)化營(yíng)銷策略。行業(yè)趨勢(shì)洞察運(yùn)用文本分析、情感分析等方法,分析輿論動(dòng)態(tài)和行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì),為企業(yè)戰(zhàn)略決策提供參考。制造業(yè)需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)收集從生產(chǎn)、銷售、庫(kù)存等多方面收集相關(guān)數(shù)據(jù),為預(yù)測(cè)奠定基礎(chǔ)。趨勢(shì)分析分析歷史數(shù)據(jù),識(shí)別產(chǎn)品需求的季節(jié)性規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)。建模預(yù)測(cè)運(yùn)用各種預(yù)測(cè)算法,如時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等,建立精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)模型。動(dòng)態(tài)調(diào)整持續(xù)監(jiān)測(cè)實(shí)際需求,及時(shí)修正預(yù)測(cè)模型,確保預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求保持一致。金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別通過(guò)深入分析金融市場(chǎng)的宏觀經(jīng)濟(jì)因素、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)以及政策法規(guī)變化,全面識(shí)別可能影響市場(chǎng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與量化運(yùn)用定量分析方法,如VaR、情景分析等,對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估,為決策提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。動(dòng)態(tài)監(jiān)控與預(yù)警建立實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)制,密切關(guān)注市場(chǎng)環(huán)境的變化,及時(shí)預(yù)警和響應(yīng)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)事件。風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖與管理選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具,如期貨、期權(quán)等衍生產(chǎn)品,有效控制和規(guī)避金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。電子商務(wù)用戶畫像人口統(tǒng)計(jì)分析通過(guò)分析用戶的年齡、性別、地理位置等特征,了解不同群體的購(gòu)買習(xí)慣和偏好。行為分析跟蹤用戶的瀏覽、點(diǎn)擊、搜索、購(gòu)買等行為數(shù)據(jù),洞察用戶的興趣和需求。興趣分析分析用戶的瀏覽歷史、社交互動(dòng)等,確定他們的興趣點(diǎn)并提供個(gè)性化推薦。生命周期分析觀察用戶從首次訪問(wèn)到下次回訪的全流程,找到提高復(fù)購(gòu)率的關(guān)鍵觸點(diǎn)。行業(yè)趨勢(shì)洞察市場(chǎng)需求變化隨著消費(fèi)者偏好和習(xí)慣的不斷變化,行業(yè)需求也在不斷調(diào)整。深入挖掘市場(chǎng)變化趨勢(shì),把握住關(guān)鍵需求點(diǎn)至關(guān)重要。技術(shù)進(jìn)步影響新技術(shù)的應(yīng)用和迭代正在重塑行業(yè)的商業(yè)模式和競(jìng)爭(zhēng)格局。密切關(guān)注技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài),洞察其對(duì)行業(yè)的潛在影響。競(jìng)爭(zhēng)格局轉(zhuǎn)變行業(yè)內(nèi)部企業(yè)的兼并重組、新進(jìn)入者的崛起等都會(huì)改變整個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。保持對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的關(guān)注,分析其動(dòng)向。政策法規(guī)變遷政府的產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等的調(diào)整會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生影響。密切關(guān)注政策法規(guī)的變化,提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)分析工具介紹ExcelExcel是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析工具。它提供了多種公式和圖表功能,適用于初學(xué)者和日常工作分析。PowerBIPowerBI是微軟推出的數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能平臺(tái)。它具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和建模能力,并擁有豐富的可視化選項(xiàng)。PythonPython是一種高級(jí)編程語(yǔ)言,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。它提供了許多強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析庫(kù),如Pandas和Numpy。R語(yǔ)言R語(yǔ)言是專門為統(tǒng)計(jì)分析設(shè)計(jì)的編程語(yǔ)言。它有豐富的統(tǒng)計(jì)和可視化包,適合數(shù)據(jù)挖掘和模型建立。Excel數(shù)據(jù)分析功能數(shù)據(jù)透視表利用Excel的數(shù)據(jù)透視表功能，可以快速匯總和分析大量數(shù)據(jù),生成動(dòng)態(tài)報(bào)表。它幫助用戶識(shí)別數(shù)據(jù)間的關(guān)系和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)可視化Excel提供了豐富的圖表類型,可以將數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)。這有助于直觀地觀察數(shù)據(jù)特征,并發(fā)現(xiàn)隱藏的模式。函數(shù)和公式Excel擁有大量?jī)?nèi)置函數(shù),可以幫助用戶進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和邏輯計(jì)算。合理應(yīng)用公式可以提高分析效率,得出更精準(zhǔn)的結(jié)果。PowerBI可視化PowerBI是微軟推出的一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和可視化工具。它提供了豐富的數(shù)據(jù)連接器和交互式儀表盤,幫助用戶快速創(chuàng)建專業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)可視化。通過(guò)拖拽式的操作,您可以輕松構(gòu)建線圖、柱狀圖、餅圖等各種圖表,并支持自定義數(shù)據(jù)標(biāo)簽、顏色主題等。PowerBI還支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和地理空間分析,為決策提供全方位的數(shù)據(jù)支持。Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)NumPy強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算庫(kù),提供多維數(shù)組、矩陣運(yùn)算等功能。是機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。Pandas高性能、易用的數(shù)據(jù)分析工具,提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析功能。是Python數(shù)據(jù)科學(xué)的重要基礎(chǔ)。Matplotlib功能強(qiáng)大的繪圖庫(kù),可生成各類數(shù)據(jù)可視化圖表,是Python數(shù)據(jù)分析的重要可視化工具。Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),提供了分類、回歸、聚類等常用算法,是Python機(jī)器學(xué)習(xí)的首選工具。R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘1強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析R語(yǔ)言擁有先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析算法,能夠進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)。2多樣化的可視化R語(yǔ)言提供了豐富的可視化功能,能夠創(chuàng)建高度美化和定制的圖表。3廣泛的開源社區(qū)R語(yǔ)言有一個(gè)活躍的開源社區(qū),提供大量的軟件包和教程資源。4跨平臺(tái)兼容性R語(yǔ)言可以在Windows、Mac和Linux等多種操作系統(tǒng)上運(yùn)行。數(shù)據(jù)分析的倫理問(wèn)題1隱私保護(hù)在數(shù)據(jù)收集和分析過(guò)程中,必須充分考慮個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全,確保不會(huì)泄露敏感信息。2公平性與偏見數(shù)據(jù)分析模型設(shè)計(jì)時(shí)要注意消除種族、性別等方面的偏見,確保公平公正的結(jié)果。3透明度和問(wèn)責(zé)制數(shù)據(jù)分析的過(guò)程和結(jié)果應(yīng)該具有可解釋性,并對(duì)使用數(shù)據(jù)分析的決策承擔(dān)責(zé)任。4倫理準(zhǔn)則和指引組織應(yīng)該建立明確的倫理行為標(biāo)準(zhǔn),指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析師做出合乎道德的決策。數(shù)據(jù)隱私與安全數(shù)據(jù)隱私保護(hù)保護(hù)個(gè)人信息隱私是數(shù)據(jù)分析中的重要責(zé)任。制定明確的隱私政策,采取匿名化等技術(shù)手段,確保收集和使用數(shù)據(jù)的合法合規(guī)性。數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)面臨各種安全威脅,如黑客攻擊、病毒感染、系統(tǒng)故障等。需要從技術(shù)和管理兩個(gè)層面采取有效的防護(hù)措施。合規(guī)性管控?cái)?shù)據(jù)分析必須遵守行業(yè)監(jiān)管法規(guī),如歐盟GDPR、中國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法等。定期進(jìn)行合規(guī)性審核和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,確保數(shù)據(jù)管理符合要求。數(shù)據(jù)治理與合規(guī)數(shù)據(jù)管理規(guī)范建立完善的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和使用標(biāo)準(zhǔn),確保數(shù)據(jù)的可靠性和合法性。隱私保護(hù)措施嚴(yán)格執(zhí)行隱私法規(guī),采取加密、匿名化等技術(shù),保護(hù)個(gè)人隱私和敏感信息。合規(guī)性審查定期審查數(shù)據(jù)使用情況,確保符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)法律法規(guī)的要求。責(zé)任和問(wèn)責(zé)明確數(shù)據(jù)使用的責(zé)任人,建立問(wèn)責(zé)機(jī)制,杜絕數(shù)據(jù)濫用和泄露事件發(fā)生。數(shù)據(jù)分析師的技能數(shù)據(jù)分析能力熟練掌握數(shù)據(jù)收集、清洗、挖掘和建模等技能,能夠提取有價(jià)值的商業(yè)洞見。編程和工具運(yùn)用精通Python、R、SQL等數(shù)據(jù)分析工具,能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。數(shù)據(jù)可視化具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化能力,能夠設(shè)計(jì)專業(yè)級(jí)的報(bào)表和儀表板,直觀呈現(xiàn)分析結(jié)果。溝通表達(dá)能力能夠清晰地向管理層和業(yè)務(wù)人員解釋分析結(jié)果,并提出切實(shí)可行的建議。分析思維與問(wèn)題解決分析思維分析思維是一種系統(tǒng)化和理性化的思考方式,能夠識(shí)別問(wèn)題的關(guān)鍵所在,將復(fù)雜問(wèn)題分解為可管理的組成部分。問(wèn)題解決通過(guò)問(wèn)題分析、設(shè)計(jì)解決方案、評(píng)估備選方案、實(shí)施與驗(yàn)證,運(yùn)用有效的問(wèn)題解決流程,可以高效地解決復(fù)雜問(wèn)題。創(chuàng)新思維結(jié)合分析思維和問(wèn)題解決能力,培養(yǎng)創(chuàng)新思維可以激發(fā)新的想法,找到獨(dú)特的解決方案,推動(dòng)持續(xù)進(jìn)步。溝通與協(xié)作能力高效溝通數(shù)據(jù)分析師需要與團(tuán)隊(duì)成員和利益相關(guān)方保持良好溝通,傳達(dá)分析思路和結(jié)果。清晰表達(dá)、傾聽反饋對(duì)提升工作效率至關(guān)重要。團(tuán)隊(duì)合作數(shù)據(jù)分析工作需要跨部門協(xié)作,數(shù)據(jù)分析師應(yīng)學(xué)會(huì)傾聽、理解他人觀點(diǎn),與團(tuán)隊(duì)成員共同解決問(wèn)題,達(dá)成共識(shí)。數(shù)據(jù)可視化通過(guò)圖表等可視化手段,數(shù)據(jù)分析師能更好地闡述分析結(jié)果,增強(qiáng)交流的說(shuō)服力和吸引力,讓數(shù)據(jù)洞見更易被理解和應(yīng)用。持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)階保持開放心態(tài)對(duì)新事物保持好奇心和積極學(xué)習(xí)的態(tài)度,保持開放和主動(dòng)探索的心態(tài)。跟上行業(yè)發(fā)展密切關(guān)注所在行業(yè)的最新技術(shù)、趨勢(shì)和最佳實(shí)踐,及時(shí)更新自己的知識(shí)和技能。拓展視野不僅關(guān)注本職工作,還要廣泛學(xué)習(xí)其他領(lǐng)域的知識(shí),開闊思維和視野。尋找導(dǎo)師主動(dòng)尋找有經(jīng)驗(yàn)的導(dǎo)師或?qū)＜疫M(jìn)行指導(dǎo)和