专访郎平被抗疫精神深深感动东京奥运将是一场遭遇战

2023-08-22 14:44:20 聚哦游戏 聚哦

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新华社北京2月10日电（

赛事停摆考验队员也考验教练

中国女排刚结束今年第一阶段的封闭集训。因为新冠肺炎疫情，国际赛事停摆，东京奥运会被推迟，中国女排自去年年初以来没有参加任何比赛。郎平承认，这给队员和教练带来了挑战。

“去年刚刚组队的时候，想着距离东京奥运会还有100多天了，大家都是只争朝夕，斗志昂扬。但是奥运会宣布推迟，一下子从100多天变成近500天，大家心里那股劲不可能继续再绷500天的。”郎平说，“特别是对于30岁以上的运动员来说，如果她伤病比较多，难免会有些茫然——我到底还能不能坚持到那个时候怎样坚持确实是一个特别大的问题。而且这么长时间没有比赛，如何安排老队员的训练，要迅速做出调整。当时看到她们情绪上出现一些起伏，我觉得很正常，也很理解她们。”

2019年8月4日，中国女排主教练郎平在东京奥运会女排资格赛比赛中观战。

在郎平的排球生涯中，国家队整整一年没有比赛的情况还是头一次出现。运动员和教练员都习惯了训练一段之后对照比赛去总结、调整。疫情之年全球赛事停摆之后，训练的针对性明显下降，中国女排的训练只能立足于自身的提高。为了保持训练热情，教练组想了不少办法。

“对我们教练来说，这是一个学习机会，也是一次挑战。每天都在球场上重复同样的东西，而且每天训练好几个小时，是一件非常枯燥的事情。我们要想办法帮她们调整，比如说去打篮球、踢足球，把她们拉到田径场训练……我们还安排队员打羽毛球、乒乓球，运动员觉得很好玩。而且各种不同的球类项目，其中有共性的东西。”

与抗疫英雄互勉

中国女排在2019年蝉联世界杯冠军、夺得世界“三大赛”第十冠之后，团结协作、顽强拼搏的女排精神再次成为社会热议的话题。

自2020年初以来，面对突如其来的新冠肺炎疫情，中国人民用众志成城、坚韧不拔书写了抗疫史诗，展示了伟大抗疫精神。在郎平看来，女排精神和抗疫精神有相通之处，她尤其钦佩很多“90后”年轻人在关键时刻的担当。

“像这种突发的重大事件出现以后，我们国家能这么迅速地决策应变，把疫情控制得这么好，真的是全世界唯一了。看到我们的抗疫英雄很多是‘90后’的年轻人，关键时刻他们在老同志的带领下奋不顾身，为了能够抢救病人置自己的安危于不顾，那股力量、那份担当还是很棒的，我觉得在他们身上体现的也是拼搏精神。”

2020年10月22日，中国女排主教练郎平（前中）参观《国家荣誉—中国女排精神展》展览。新华社发（赵子硕摄）

郎平曾在美国、意大利等地执教多年，和很多国际体育人士结下深厚友谊。郎平说，疫情给大家的生活带来巨大变化，可能刚开始大家觉得还好，但是时间长了心情的起伏和焦虑非常多。不过大家在交流中还是充满正能量，一方面是相互鼓励，克服困难，另一方面很多人利用这段时间充实自己，同时也珍惜跟家人在一起的时间。

东京奥运会是残酷的遭遇战

东京奥运会计划于今年7月进行，中国女排将以卫冕冠军的身份出战。郎平认为，由于自己和对手的状态都有很多不确定性，这届奥运会的进程很难预测，很可能是一次遭遇战。

“我们必须在方方面面做好充分的心理准备。奥运会这么重要的比赛，本来就充满不确定性，一两个关键球没处理好结果就完全不同，非常残酷，这届奥运会，因为方方面面的原因，不确定性会更多。”

郎平认为，大约有五六支球队有争冠的可能。

“从美洲来讲，巴西、美国一直保持着非常高的水准。欧洲球队也在崛起，进步相当快。像意大利和塞尔维亚，在2016年的时候，她们还是比较年轻的队伍。经过这四五年的磨砺，现在已经非常成熟，这两年正是状态最好的时候。我觉得这届奥运会，大概五六支球队有拿冠军的可能，到底是怎么样一个排序，要看临场发挥。”

2016年8月20日，中国队主教练郎平与球员庆祝夺得里约奥运会冠军。

在郎平看来，这届奥运会对中国女排最大的挑战将是临场应变。

“因为对对手的了解特别少，不知道对手到时候是什么状况，有没有技战术上的变化，会不会突然出一两个新星，我们不了解她们的特点，所以必须要在场上迅速捕捉瞬间的变化，做出及时应变。”郎平说。

在奥运会之前，郎平希望中国女排在符合疫情防控要求的情况下有机会参加一两次国际赛事，更好地为奥运会做准备。在东京的赛场上，中国女排会朝着升国旗、奏国歌和冲击奖牌尽最大努力。

“在这种特殊的情况下，希望球迷能够保持耐心，我们特别希望在球场上再次和大家相聚。”

期待朱婷不断追求卓越

在郎平2013年重新执教中国女排之后，朱婷迅速成长为队中头号球星。郎平坦言，在她执教过的中外球员中，朱婷是最有排球天赋的之一。

“我认为她是天才，虽然她自己不承认，她只说她是人才。朱婷动作协调，悟性非常高，技术动作没有什么缺点，再加上她的身材、高度，我觉得她太适合打排球了，她能迅速掌握一项新的技术，而且总能非常合理地处理球，我觉得这就是一种悟性、一种天分，这样一个非常全面的人才，真的非常难得。”

26岁的朱婷已经在奥运会、世界杯、世俱杯等重要赛事中多次获得MVP（最有价值球员）称号，成为世界级球星。郎平认为她还能继续上升。不过，她也预见到朱婷在东京奥运会将遇到新的挑战。

2019年9月12日，中国女排主教练郎平（右）和球员朱婷在训练中。

“这届奥运会对她来说会是一个挑战，因为大家太熟悉她了。她又在土超打过比赛，是人家的重点研究对象。在大家都熟悉的时候，还能够一锤定音，这给她提出了更高要求。当然，我们也希望她的队友也能够提高自己的能力，在朱婷遇到困难的时候，其他点可以爆发。”

最近几年，郎平先后培养了朱婷、袁心玥、张常宁、李盈莹等一批优秀年轻球员。作为伯乐她有什么秘诀呢郎平把这归功于名帅袁伟民和中国女排的传统。

“在我18岁的时候袁指导（袁伟民）把我选进国家队，可能是因为我个人的经历，我对年轻运动员有一种感觉。”郎平说，“我希望一支球队由老中青三个年龄层次的运动员组成，老带新，新促老，这样球队才能在比较长的时间里一直保持高水平。”

科技助力女排创新

随着时代的发展，科技助力对于运动队提高竞技水平发挥着越来越大的作用。郎平表示，中国女排在这方面也非常重视。

“中国女排也是一个复合型的团队，我们在训练当中用了很多高科技的手段。我们跟专业人员做了很多交流和探讨，包括如何挖掘运动员的潜力，以及细致地分析外国运动员的技术特点。”郎平说，“我们会把科技手段的助力和自身的训练很好地结合，毕竟竞技体育最终是靠人去完成的，必须要把高科技手段非常自然地融入训练和比赛中。电脑分析来的信息，要输入教练和运动员的大脑，通过每一天训练形成肌肉记忆和下意识的反应，最终在球场上体现出来，这是一个挺复杂的工程。”

2019年9月27日，中国队主教练郎平（中）在比赛间隙指导球员。

“我们的体能训练也有非常多的高科技手段来帮助我们分析每一个人的情况，把一个人的体力、速度、耐力、爆发力、柔韧性的要求全部揉在一起。我觉得在这些方面我们还要不断去学习，还是要把科技和人的因素结合得更好。”

北京冬奥会一定会去现场观赛

作为运动员和教练员，郎平曾经4次登上夏季奥运会的赛场，而冬奥会她还一次没有去过。距离2022年北京冬奥会开幕还剩不到一年，郎平很期待这项即将在家门口举行的盛会。

“我特别高兴北京能够举办冬奥会，也为之自豪。夏季奥运会和冬奥会在同一个城市举办，非常了不起。我从来没去现场看过冬奥会，明年有机会在家门口看冬奥，我一定要去。”

2019年6月2日，中国队主教练郎平（上）协助队员训练。

郎平最关注的冬季项目是短道速滑，她和前中国短道速滑队主教练李琰是多年的好友。当年郎平执教美国女排的时候，李琰在美国短道速滑队执教，培养出了后来夺得冬奥会冠军的名将阿波罗。那几年，郎平和李琰执教的队伍都在科罗拉多训练，两位中国女性教练常常午饭时间在食堂交流。李琰带队去参加冬奥会，郎导会关注短道速滑的比赛。后来李琰回国执教，带领中国队拿了不少金牌，郎平由衷地为她高兴。

除了短道速滑，郎平也很喜欢观看花样滑冰比赛，在她看来，那是一种“艺术享受”。说起花样滑冰，她饶有兴趣地提到申雪、赵宏博、隋文静、韩聪和羽生结弦等多位名将。

春节增加上肢训练为东京做准备

在第一阶段训练结束之后，中国女排将迎来短暂的假期，郎平将和家人一起过春节。不过，为了节后带队向东京奥运发起最后冲刺，享受难得假期的她每天都给自己安排了身体训练。

“休假的时候我会做很多康复治疗和训练，保证节后我能有足够的体能站在训练场上。最近我已经跟体能师商量好，节后要开始增加上肢的训练，因为奥运会我必须要在队员做准备活动时上场协助她们热身。”

奥运会期间每支队伍只有4名教练能够进入赛场。赛前供球队做准备活动的场地只有一块，而且使用时间很短。因此，平常由陪打教练完成的协助队员热身的工作，届时郎导和领队赖亚文都要亲自上手。

2019年9月21日，中国女排主教练郎平（左）在训练中指导球员。

在中国体育界，郎平是个特别的存在。自20世纪80年代成为全民偶像开始，郎平的热度始终没有消退。在回归中国女排帅位并率队夺得2015年女排世界杯、2016年里约奥运会和2019年女排世界杯冠军之后，郎平的声望再次达到了高峰。

谈到这一点，郎平表示她是沾了排球的光。

“有幸在中国女排这么优秀的集体里成长，年龄大了又一直在做排球教练，热爱排球，能把老女排的精神和经验传承下去，我觉得这是我的荣幸，我是沾了排球的光。”郎平说。

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一个月的业余时间能做什么

一个月的业余时间能做什么能让一个不懂编程不懂算法的小白通过自学迅速蜕变，可以独立编写算法程序吗

某年6月，笔者用了一个月的业余时间，通过自学基本掌握Python的基础函数、数据类型、程序结构、数据类型，理解三个算法的数学公式在Python中自编代码实现，并通过输入数据进行分析最终形成了人生第一份数据分析报告。

（图片来源于网络）

一年的时间又能做什么答曰：虽然我是小白，但可以从零起步，成功转型数据分析师。

可能有许多像笔者一样的朋友，已经成功转型数据分析师岗位，或是正朝着这个方向努力。如果你很想转型却又有些自我怀疑，怕投入了时间、精力，最终不能成功等，笔者觉得上面这两段话应该能给予你一些力量，连笔者这样的小白也行，你一定也可以。

（图片来源于网络）

笔者打算用文字记录下这段转型的过程，以及未来可能的持续学习成长经历。一方面可以分享下自己转型数据分析师的一些学习心得，如果能让看到的你有些收获就太好了；另一方面也是想通过记录的方式反过来鞭策自己，因为感到自己还有很多没有学到、没有掌握的东西，需要持之以恒地去沉淀学习，继续成长。

Part 1 数据分析师的意义

在人类历史上，能源、交通、信息三个领域每次出现颠覆性的突破，都会带来整个社会的巨大改变，而每一次改变都会诞生整个时代最大的机会，这个机会的窗口期会持续数年甚至十几年。我们现在讲大数据的时代已经来临，其实也是这三个领域科技发展的必然结果，想想看在依靠手工制作、马车出行、信件交流的时代，才有多少数据的产生而现在，工业4.0制造、智能交通工具、便捷的微信头条等等，现在一天全世界所产生的数据就可能是过往一年才能产生的数据。

（图片来源于网络）

再回顾一下现在你的生活，你通过网上购买物品、食物，留下了你的消费记录数据；你打车出行，平台和道路的摄像头记录下了你的出行数据；你在咨讯app上阅读的文章、看的视频，留下了你的历史浏览数据……是不是突然发现，你生活中80%所做的事情都以数据的形式被记录了下来。而假设分析你所留下来的这些数据，会不会由此知道你的饮食习惯、购物倾向、爱好偏好……，从而更精准地向你推送美食、物品等等呢

（图片来源于网络）

从个人延伸到行业，也是一样的，通过分析财务的大数据，制造环节的大数据，产品使用情况的大数据，自然也能得到过去投资的毛病、生产的薄弱点、产品的寿命预测等等十分有用的价值信息，从而更好地指导未来的改善及解决方案。

但，大数据的几个特点——大数据数量之大、变量之多、异常值的夹杂等，注定了大数据的分析、解读，直至产生最后能指导决策的意见，并不是一件容易的事，于是“数据分析师”这一职能变应运而生了。

（图片来源于网络）

讲到这，大家可能对我在前文所说的“每一次能源、交通、信息三个领域每次出现颠覆性的突破，都会带来整个社会的巨大改变，而每一次改变都会诞生整个时代最大的机会”更能理解了，你看，科技的发展催动了数字制造工厂模式、新能源车智能互联车、电子化传媒购物平台的诞生，而后者又催动了大数据时代的降临，最终大数据时代对于数据分析的价值发现则缔造出了更多新型的工作方向，“数据分析师”是其中一个方向。

社会的运转需要360行各类职业，每一个职业都有价值。不过在大数据时代面前，如果能建立一定的数据分析能力（不以当数据分析师为目标）也会是一件划得来的事，比如你是老板，当小张（数据分析师）汇报给你一份数据分析产品，你可以看得出来有没有地方“美化“过。笔者有时看一些时政类公众号，都会提到未来有两种权——碳权和数据权，就是新时代的石油权。数据与数据分析，是未来绕不开去的话题。

Part 2 数据分析师的不同方向

我们讲到“数据分析师”这个岗位，其实目前在行业里的方向比较多，不同的企业依据自身不同的业务需求对数据分析师会有不同的定位，但大致总结可以分为两个方向：偏技术型数据分析师、偏业务性数据分析师；后续进阶方向则有数据专家、数据产品经理等等。

偏向技术性的数据分析师，对算法、数据结构方面的知识要求会高一些，需要拥有较深的计算机基础。所以在大厂里一般是计算机专业的同学去到这个方向更多。比如说算法方面，可能不仅需要会用、会写代码、了解优缺点，也能熟悉算法的原理、推导，甚至开展变种创新。

偏向业务性的数据分析师，市场上更多的是这种类型，如果去猎聘、BOSS上兜一圈，可能大多指的是这个方向。职能方面的工作有像“建立营销数据管理体系，以数据引领营销”、“分析行业竞品数据，输出数据建模产品”、“数据可视化系统搭建，提供分析决策支持”等等。

对于转型来说，当然第二个方向会更容易一些，但也需要一定的能力矩阵。要注意，不要把数据分析做成了单纯的报表分析，数据分析师的待遇还是挺香的，要对自己有更高的要求，为公司输出更高的价值。一个较好的数据分析师除了必要的能力矩阵外，相当重要的是数据分析思维。这种思维可以体现在你在分析过程中变量的选择上面、特征的研究建立、给予管理层决策的方向倾向等等方面，有了好的数据分析思维，往往工作起来事半功倍。

（图片来源于网络）

另外，如果在转型数据分析师后，仍能结合之前的工作积累与经验，是比较优的一种解。好比你原先就从事新能源汽车的制造质量管理工作，转型后仍旧从事与新能源行业或制造质量管理相关的工作，就相当于把两者的优势都结合起来了，契合度越高，就越容易出东西。

Part 3 数据分析师的能力矩阵

可以看下数据分析师的能力矩阵，这里根据网上大牛的分享结合自己的当下认知，一共列出了5个要素，分别是：必备工具、算法学习、项目实践、理论知识、数据分析思维。

可能有人会觉得，按照一般逻辑不是应该把理论知识和数据分析思维放到最前面吗在这里放在后面，主要是因为两点原因：

一是个人觉得理论知识和数据分析思维偏向于自我看书比看他人分享更方便、更为直接，属于自我打基础和感悟的这一类，后面可以推荐些书籍；

二是结合网上他人分享的一些经验及自己的经历，直接从必备工具学起来也是可以的，必备工具、算法学习、项目实践这三个要素可以说不仅仅是数据分析师的必修课，具备一定的底层通用性。

就好比大多数菜都要放盐、料酒、生姜，掌握了盐、料酒、生姜的精髓，那么换个菜来做仅需略作调整即可。

Part 4 能力对应的学习矩阵

1.必备工具之Excel——

对于Excel大家都太熟悉了，网上的教程也很多，如果要学习直接看各类视频即可。Excel实际上功能非常强大，如果你不是奔向那种纯以Excel为基础的数据分析师岗，那必然要会各类函数、VBA。

（图片来源于网络）

但如果你会其他的语言比如Python，那很多功能都可以用Python来实现，多数情况下会更简便些，这种情况下对于Excel掌握到大多数函数的地步就可以了（遇到问题时可以大概想起来使用哪个函数），比如match、index等不同函数的组合应用以实现表格内容的自动化关联。

2.必备工具之Python——

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。Python已经是高级语言中最为易简单的一种语言之一，但相对于Excel和SQL，Python的学习难度还是会稍微大一些。不过Python在网上也有不少教程，后续笔者也会分享一些学习方法及要点（尽量大白话版），大家可以结合着看。

Python能做很多事情，对于数据分析师来说，首先应该打好基础，掌握基础函数、数据类型、程序结构、数据类型这些基本板块，具备一定的认知；然后扩展到模块，主要包括Pandas、Numpy、Pywin32 和机器学习库Sklearn等。

其中Sklearn中内嵌了很多机器学习的算法，比如空间聚类算法DBSCAN、k均值算法等，但需要注意的是，虽然这些算法可被直接调用，但仍旧需要输入参数、调整参数，才能获得你想要的结果，因此，学习算法背后的原理依然需要。有同学可能会问业务型数据分析师也需要会算法吗个人的建议是，要学。

3.必备工具之SQL——

SQL是一定要学习的，通常面试的时候都会考到。SQL（Structured Query Language）是“结构化查询语言”，它是对关系型数据库的操作语言，具有数据定义、数据操纵、和数据控制的功能。对于SQL的学习，零基础的同学可以从《深入浅出SQL》看起，了解一些基本知识，后面笔者也会分享一些要点内容、学习心得。

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4.算法学习——

可能有人刚开始听到算法，会有既难又高大上的感觉，笔者也是这个样子。但后来慢慢发现，其实我们在脑海里把算法显现成这样的描述，是我们觉得算法都是什么深度学习、神经网络啊这样的概念，广义上的算法则包括很多，有统计学类的，也有机器学习类的，有些算法感觉是统计学的难，有些算法感觉机器学习的简单，并没有机器学习就一定难的说法。然后由易到难，今天吃透一些，明天吃透一些，等某个时间点回过头来看，就会发现一切水到渠成。

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像笔者一开始接触的三个算法，分别为均值归一算法、卡尔曼算法、空间聚类DBSCAN算法，当初就感觉卡尔曼算法最难，有基本五大公式，而且这五大公式也是由其余公式推导而来，属于机器学习的空间聚类DBSCAN算法反而理解起来最简单，但等到了真正编写代码的时候，卡尔曼的代码又远少于DBSCAN的（这里指的是自编代码，锻炼自己的算法认知及编码能力，平时应用的话DBSCAN可以在Sklearn直接调用）。

总的来说，算法的学习过程中有3点：基础理论的学习，这是为了搞懂原理；算法本身代码的编写，这是进一步为了落地；多看不同的算法，这是拓展边际。在初开始学习的过程中，有一个迅速提高的方法，就是锚定一个算法，无论如何先把它弄通，找到感觉。

5.项目实践——

当具备一定的编程及算法能力的时候，这时候要对自己提出进阶要求，可以试着做Leetcode的题、参加Kaggle的比赛。这些地方可以很好地帮助你认识到自己的不足点，然后认识到了不足也不要觉得挫败，向优秀的人学习思路和编码方式。

（图片来源于网络）

话说，谁还不是从小白一路成长起来的呢~

6.理论知识——

理论知识方面还是要多看书，统计学方面：书籍可以选择《深入浅出统计学》、《统计学完全教程》等，视频可以网上找资源；机器学习方面：书籍可以选择《机器学习基础之预测数据分析》、《西瓜书》等，视频也可以网上找资源。后续笔者也会试着分享一些内容（分享顺序应该放在Python和算法之后）。

（图片来源于网络）

7.数据分析思维——

一种思维的建立可以通过广泛阅读逐渐培养起来，什么是数据分析思维呢具象表现在对数据的洞察力、变量择优、逻辑判断、输出产品等方面。可以看以下书籍《数据挖掘与数据化运营实战思路、方法、技巧与应用》、《从点子到产品：产品经理的价值观与方法论》、《麦肯锡思维》等等。看多了，自然悟道。

（图片来源于网络）

Part 5 结语与展望

计划从下一篇文章开始就要进入干货环节，每一篇都会针对某个或某几个同类的技术点进行阐述，会讲得尽可能通俗易懂，其实很多东西如果按照一定的步骤、方法去慢慢学习，一步一级、拾级而上，可能你会发现并不是那么难。那么今天为什么花这么大的功夫写下这篇0.5万字长文呢

其实，这篇文章笔者想讲的是“道”层面，笔者也喜欢看道家书籍，道带给人的是方向与意义，阐述了“为什么做”与“怎么做”，这两点十分重要，有了这两点，剩下的就是“术”层面的坚定执行了；而“术”层面，只要你执行了，就一定会有收获，执行一分就有一分的收获，执行十分就有十分的收获。道阻且长，但行则将至；与君共勉，一起成长。

地电离石活力绽放毽舞飞扬

黄河新闻网吕梁讯春暖花开，阳光明媚，运动健身正当时。为进一步促进丰富员工的业余文化生活，广泛宣传全民健身理念，创造健康活泼的工作氛围和环境，4月17日，地电离石分公司举办“毽舞飞扬”主题踢毽子活动。

本次活动主要以花式踢毽为主，四人为一组，比赛时间三分钟，在规定的时间内完成次数多者获胜。踢毽子活动哨声一响，参赛选手们信心满满，使出浑身解数，各显身手，应用盘踢、锛踢、磕踢、拐踢、倒勾等技巧，力争取的做好成绩。刹那间，只见活动现场五颜六色的毽子上下翻飞，如同一只只靓丽的蝴蝶飞舞，落在参赛选手脚上如一朵朵鲜艳的花绽放。整个活动场面欢快激烈，紧张有序，给公司带来浓浓暖意。

为确保活动取得实效，地电离石分公司提前动员员工积极参与，鼓励员工在业余时间加强运动，有序安排活动流程，在全公司上下形成快乐工作、快乐生活的良好氛围。赛后，参赛员工纷纷表示今后一定会多做体育锻炼，以饱满的热情投身到工作中，更好的完成各项工作任务，展现良好的企业风貌。（陈红梅李林林）