户均1.5套房，家庭平均317.9万资产！中国人什么时候这么有钱了？
2020/9/6 19:59:00 思想潮
今年央行出的一份调查报告《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》让网友朋友们大呼拖了国家后腿。
报告里重点提出两个数据：中国城镇居民家庭总资产均值317.9万元；户均拥有住房1.5套。
而另外一部分朋友则涌现出强烈的危机感：大家都300多万资产了，再不赶紧搞钱我就要被压扁了。
不过，我倒要劝你，对这个数据要平常心看待。
第一，有统计学知识的朋友可能会意识到，这份统计本身可能带来偏差，即便这一数据没有偏差，我认为也是虚高的。
比如说，这份调查的城镇居民住房拥有率达到96.0%，这个数字就偏高了。
什么意思？
因为这项调查是以户为单位的，即使你是在大城市打拼的租房一族，但只要你爸妈在老家(县级以上城镇)有房，并且你的户口和爸妈在一起，那你就属于有房家庭。
事实上，我们父母那一辈人，只要是城镇户口，几乎是人人都有福利分房。
如果把房子拿掉来算资产的话，立马原形毕露。
所以，整篇报告看下来，并不要对家庭总资产均值317.9万元这样的数据太过在意。
第二，不要一看到这种数据就慌张。我一直有个理念就是，赚钱这件事，慢慢来，比较快。尤其是今年受疫情影响，各项资产都在下跌，如果你什么都没搞清楚，就盲目地追求资产增长，最后可能会得不偿失。
像今年这种情况，当大量人员面临失业，人员的供给大于需求，人的竞争其实是更加激烈了，这个时候，作为普通人的我们应该怎么办？
绝不是焦虑和自我打击，反而更应该注重打造自己的核心竞争力，学习最新技术，另辟蹊径，找到弯道超车的利器。
不要说你，现在很多大佬都在潜心学习新技术。
前段时间，56岁的潘石屹就在微博上表示，自己将开始学习新的语言Python，作为自己人生的礼物。
去年年底，他在微博上表示，自己将开始学习新的语言Python，作为自己人生的礼物前段时间又在微博上打卡分享了学习心得。
咋一看，一个年过半百的房地产大佬，怎么想都和Python挨不着边啊。其实早在这之前，李笑来就已经带着登顶 GitHub 的Python项目，“杀”回了大众视野。
没有想到，Python课程竟如此大受欢迎。
这也让大家开始疑惑，为什么李笑来突然转战Python项目，还受到大众的热捧？而潘石屹也在众多编程语言里，选中了 Python，这里面是否暗藏着哪些秘密？
为了解决这个疑问，我特意了解了一下，发现Python这门语言用处果真不简单。
有一位新媒体大佬，为了清楚掌握大家都在关心什么话题，用Python做一个爬虫工具拿到第一手资料。
他说：“读者注意力转移快，今天的喜欢的内容明天不一定喜欢，所以一方面选题很重要。”
所以，他利用Python做的小工具，不到30秒就抓取了上千个值得参考的热文内容，平时得花好几个星期才能做完，所以很多同行都感觉不可思议。
30秒爬取到上千条热文
但是他轻而易举做到了，还能从这上千条内容中自动提取出出现频率最高的词语，依照其中的逻辑和规律，他当月就写出了7篇爆文。
自动提取高频率词语
“以前只能找到少量的案例，得出的规律没什么参考价值，现在30秒就能搜到上千个案例的数据，总算可以清晰地掌握到用户真正关心的内容了。”
说实话，这是我第一次被编程语言深深迷住，透过它，我们能看到事物更本质和客观的样子。
当然，除了热文关键词，我们还能用Python获得很多问题的答案：比如，
金融行业人员面对庞大的数据和复杂的流程时，输入几行代码就可以一次性处理上百个表格，自动抓取关键数据。
甚至，我们还能把这些答案可视化。
自动将生成基本走势图、移动平均线、RSI 和 MACD 指标，市场情况一目了然，避免因主观预测失误带来的经济损失。
Python爬取精准数据，绘制成K线图
这些答案，却不是某种个人主观感受，而是基于客观而精确的数据。
站在某种角度上说，能获取并分析数据的人，离事物的真相也更进一步。Python 正是帮助我们抵达真相的工具。
而这也是潘石屹选择学习 Python 的原因，对商业地产而言，准确收集分析、预测市场数据太重要了!
之前，潘石屹在发布“学习Python”的微博时，就洋洋洒洒补充了一大段文字来解释为什么要学Python。
如他所说，在农业社会，我们想解放生产力，就必须学习驾驭马、驴、牛；
发展至工业社会，这些工具就变成了火车、轮船、飞机、机床等各种机器。
如今，我们已经开始进入人工智能时代，Python拥有强大的API和可用于AI、数据科学和机器学习的库，很快成为最常用的编程语言。
想要跟上时代，让计算机听我们的指挥，就必须学会一门共通的语言——Python语言。
不过在现实中，很多人都觉得学了编程，就是要写代码，做码农。
事实证明，这是对编程最大的误解了，就像学习写作的人不一定是作家，学画画的人不一定是美术家，而是为了让自己提高自己的核心竞争力。
随着无人超市、美团无人配送车的出现，我们也严重意识到了一个问题：人工智能的出现，肯定是会替代掉一些工作，这是无可避免的。
这个时候，我们就需要多元化学习，多掌握一项核心技能。就像外出的时候，车上会多准备一个备用车轮，否则车在途中“爆胎”，我们被会打得措手不及!
前不久，电气和电子工程师协会( IEEE)发布了顶级编程语言交互排行榜：Python超越Java、C语言高居首位。
图片来源：电气和电子工程师协会( IEEE)
如今，国家政策大力扶持互联网行业，各大高校也相继开设人工智能等相关专业。
这意味着，在未来，不会Python的人就像现在不会使用电脑的人一样。
而当你还在一知半解或不屑一顾的时候，已经有些人开始用 Python 为职场赋能了。
@小潘：
“原来一整天的工作
不到1分钟就能完成啊!”
在接触 Python 之前，小潘每个月都要进行各种繁杂的对账工作，很是头疼。
“
审核报销单录制凭证时，她打开七八个窗口，不停录入报销信息，一整个下午都在填写重复的项目清单。
整理工资表、个税表的时候，她又要一栏一栏复制、粘贴……
有时候不走运，电脑突然死机了，花了一下午录入的信息一下子就全没了，只想原地暴毙……
学习了 Python 后，之前花一整天的工作，现在做一个小工具就可以识别单据上所需的栏目信息，例如付款科目、付款金额等等，并将它们汇总到新的表格!
辅助进行审单录凭证的工作
整个公司500多人的工资表、个税表，倒杯水的功夫就完成了，别提有多爽啦~
自动提取部分关键项生成表格
前段时间，基于成本统计，小潘还做了一个业务支出分析表，给市场部门做参考，帮助市场部提升了2%的业绩，领导也对她刮目相看。
通过这件事，小潘意识到了职场只看能力，不看资历。
站在长远角度上看，如果你永远只顾着自己忙，不懂得借助工具帮自己提升时间价值，那就意味着，你永远无法突破现在的瓶颈。
@小敏：
“不是工作太忙，
是你不懂得借助工具提升效率”
我的另一个朋友小敏 ，也是 Python 的“受益者”。
她是做电商运营的，每天都要用 Excel 处理数据，经常因为密密麻麻的数据抓破头皮，加班早就是常态了。
后来，小敏听说 Python 处理数据表格的能力很强，特意去学习。
现在，她用 Python 爬虫每天可以自动抓取竞品店铺的单价、客户群、销售额、每日价格趋势分析，并制作数据表格，不仅节约了时间，还大大提升了运营效果。
自动提取信息生成数据报表
“工作效率变高了之后，每天都可以准时下班、多陪陪家人了，真后悔没有早点学!”小敏这样跟我说。
用钝斧子砍10小时柴，不如花10分钟磨磨斧子；羊圈破了个洞，24小时盯着防狼，不如花2个小时把洞补上。 而这些，Python能帮我们完成。
很多人都不知道，编程早已不是程序员的专属，而是变成了职场的必备技能。
大部分行业的招聘 JD 中，纷纷给出了「熟悉 Python 优先」这样的招聘条件，还开出了比较高的薪资。
▲ 熟悉Python成了很多岗位的招聘要求
刚开始，我还觉得这个JD招聘的要求很奇怪，难道不懂编程就找不到一份高薪的工作吗？后来仔细想想，发现很有道理：
Python在人工智能、数据分析、自动化办公等领域表现很突出，直接简化了重复、低效的工作，把更多时间用在能对公司产生更大价值的事情上。
当你在抱怨职场遇到瓶颈、老板不给升职加薪时，那些优秀的人，已经开始在下班后偷偷学编程了。
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▲北上广深处处可见“风变Python”
这里的老师大都是211、985毕业的，也有很多自律的学员，遇到不懂的问题私聊班主任，或直接直接丢群里都能得到解答。
说实话，可能从学校毕业后，你都再没感受过这么浓厚的学习氛围了，越学越有劲儿。
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现实生活中，职场上，总有各式各样的困难，可又怎么样？只要你有一技之长、拥有逆风破浪的能力，面对未知的困难，依然能够披荆斩棘。
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