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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