最近，知乎上有個很火的話題：“一個人為何會陷入社會底層”？

有人說，這個世界上只有一個分水嶺，就是“羊水”；還有人說，一個人的出身決定了他 80%的命運；也有人說，之所以淪為底層，主要是沒有掌握核心技能，也不通曉核心要素；更有人說，窮人之所以窮，不是因為笨，也不是因為懶。而是因為稀缺心態。

社會猶如一座復雜的金字塔，有人站在頂端俯瞰世界，而有人卻被困在底層艱難求生。究竟是什么會導致一個人處于社會底層呢？

一、20%定律

所謂20%定律，是指即使出身高貴的精英階層，仍然有20%敗落的可能。

2018年，紐約時報發布了一份報告。報告是由斯坦福大學、哈佛大學的學者和美國人口普查局共同研究的成果。

研究報告的主要內容：即便你出生在富裕的白人家庭，仍然很可能跌落到社會底層。

而這一概率是多少呢？研究數據顯示：20%。

黃色方塊：白人家庭，藍色方塊：黑人家庭。第一行是生于富人階層，第二行是中上階層，第三行是中產階層，第四行是中下階層，最后一行是窮人階層。

那些出身優渥，占據著好的教育資源，好的人脈，身處上層社會的孩子們，也會有20%跌落底層的概率。

所以，所謂的“出身決定論”看來也并不全然正確。

二、選擇大于努力

01認知的重要性

你永遠賺到到認知以外的錢，這句話相信我們都聽過！認知的本質是對世界的理解能力。

有人覺得，認知能力是一個很虛無的能力，實則不然。認知能力本質上來說，就是你能不能看見問題的底層邏輯，并且能夠找到方法去解決。

用電腦來舉例，認知能力就是你的電腦系統，而你學的東西就是軟件。如果你的系統不更新，那么你能學到的東西，也就是軟件版本是更新不上去的，因為更新的軟件需要更強的系統支持。

這也是為什么你看見有的人很聰明，但是他混得也就一般。因為他的軟件版本比較高，但系統不行，運行起來很費勁。

有句話說得很好：很久沒住的房子，就會有大量的灰，腦子也是一樣，不去運用它，就會產生灰，灰多了，就影響大腦運行。

02選對風口，事半功倍

永遠不要低估風口的重要性！人生最重要的事就是選方向，方向不對，努力白費。

1.選對風口國家或城市

Marketing上有一個說法：一件產品的成本，80%在它設計時就已經定下來了，以后所有的改進無非是修修補補。

同樣，一個人的命運，80%在他生下來那一天就已經注定了，此后的個人掙扎也無非是20%的概率和運氣。在過去的40年中，隨著中國的崛起而成長，投資中國是最大的話題。

按照我們的計算，1976年年底全國的存款總額是220億元，今天金融業總資產超過250萬億元，增長一萬多倍，年化23%。這也就意味著在過去的40年間，每個中國人的財富都在按平均23%的速度增長著，每個中國人都堪比巴菲特，其財富的增長速度都比巴菲特的快。

1976年，巴菲特擁有600萬美元，可以買下中國一座地級市。今天他已經有600億美元，還是只能買下中國一座地級市。所以，「選國家」「選城市」就是最大的風口。

我們常常聽見身邊的人扼腕嘆息，說自己錯過了認購證+的風口，錯過了房地產的風口，錯過了BAT的風口，錯過了滴滴打車的風口。

其實，這是不對的，因為你待在中國，中國就是最大的風口，中國就是最大的IP,每個中國人都分享了國力增長、民族復興、平均五年一次的暴富機會。

2.選對行業或賽道

我們常說“努力是成功的關鍵”，但越來越多的案例表明，選擇正確的行業和賽道，才是決定個人未來命運的核心。

無論是求職還是創業，熱情和拼搏精神固然重要，但如果沒有選對方向，努力可能事倍功半，甚至是無用功。

行業和賽道的選擇決定了你能進入多大市場、擁有多大增長空間以及面臨多少競爭對手。一旦選錯了行業或賽道，就算再努力，可能也只是艱難求生罷了！

三、時代風口：數據分析

01為什么說數據分析是時代風口？

2023世界經濟論壇發布的《未來就業報告》，預測了未來五年內增長最快的十大崗位，其中就包括了人工智能與機器學習專業人員、數據分析師和科學家和數字化轉型人員。

阿里創始人馬云在接受CNBC（美國消費者新聞與商業頻道）采訪時也說到：整個世界將變成數據，我認為這還是只是數據時代的開始。

數據正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網絡、消費信息、運動軌跡……，大到企業的銷售、運營數據，產品的生產數據，交通網絡數據……

在這個數據驅動的時代，數據分析已經成為了企業決策的核心。它不僅幫助我們從海量數據中提取有價值的信息，還能預測市場趨勢，優化業務流程，幾乎是每個職場人必修的課程。

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02如何抓住數據分析風口期？

數據分析師最重要的能力是什么？我的回答是數據驅動決策，這是數據分析師最值錢的能力，沒有之一。

因為數據的價值在于挖掘，與業務和市場進行關聯，找到機會點。拋開這個，數據本身一文不值，還浪費服務器和人工成本。

想成為一名數據分析師，你需要：

1.掌握扎實的理論知識

數據分析需要有專業的理論知識，這其中主要是統計學、概率論，還有模型思維。

這也是很多人忽略的方面，做數據分析卻對正態分布、抽樣統計、置信區間等基礎統計理論一竅不通，會導致會很多笑話，因為你沒法對數據做出科學的處理，不知道什么樣的指標適合去做分析。

統計學中涉及的信息可視化、概率計算、幾何分布、二項分布及泊松分布、正態分布、統計抽樣、置信區間的構建、假設檢驗、卡方分布、相關與回歸幾乎都是數據分析建模過程中常用的知識。

2.建立模型思維能力

數據分析是分析商業領域的東西，所以各種商業分析模型是很有用的分析手段，比如說波特五力模型、SWOT分析模型、SPACE矩陣、SCP分析模型等等，這些經典的模型久經考驗，既能幫你全面思考問題，還能為你的分析提供很好的理論支持，更容易說服別人。

模型思維說到底就是智慧，你把你的經驗、知識、理論總結成模型，可以舉一反三、反復利用，這基本等于要贏麻的節奏。

3.考一個CDA證書

這是一種偷懶走捷徑的方法。所謂CDA證書，全稱是數據分析師證書，是指在金融、電信、零售、制造、能源、醫療醫藥、旅游、咨詢等行業從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供數字化決策的新型數據人才。

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通過參加并通過CDA認證考試，將能夠證明自己具備了在數據分析領域深入學習和實踐的能力，這將極大地提升你的個人競爭力和職業發展潛力。

隨著各行各業進行數字化轉型，數據分析能力已經成了職場的剛需能力，這也是這兩年CDA數據分析師大火的原因。和領導提建議再說“我感覺”“我覺得”，自己都覺得心虛，如果說“數據分析發現……”，肯定更有說服力。想在職場精進一步還是要學習數據分析的，統計學、概率論、商業模型、SQL，Python還是要會一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數據分析師的過程就是個自我提升的過程，CDA小程序資料非常豐富，包括題庫、考綱等，利用好了自學就能考過。