互联网大厂 数据分析能力模型

📌 数据分析的能⼒,要分为三⼤模块:
• 数据获取的能⼒
• 数据分析的能⼒
• 数据应⽤的能⼒
1. 数据获取能⼒
作为运营类⼯作,不同于技术⼯种,不涉及数据清洗、数据的埋点,以及搭建数据库的场
景。
但是,简单的数据提取能⼒,还是需要具备的,⽐如,通过SQL导出定向的数据,这也是数
据分析的第⼀个⻔槛。
2. 数据分析的能⼒
数据分析能⼒其实⼜可以分为两部分:
• 数据分析的⽅法
• 数据分析的思路
数据分析的⽅法,简单来说,就是数据分析的⼯具应⽤。
⽐如,像Excel的⼀些简单函数,或者更⾼级⼀点的,像Tableau、SPSS的⼯具使⽤。
这些,都是属于数据分析的⽅法,相对⽐较基础。
但是,更重要的是数据分析的思路。
对于⾯试也好,⽇常⼯作也好,数据分析的思路指的是,你看业务问题的思考逻辑,以及对
于业务问题,你是怎么进⾏拆解的。
这个拆解的思路深度,完全和你理解业务的深度,是呈正向相关的。
⽐如,电商运营,核⼼的⼯作⽬标是提升GMV。
那么,GMV背后,是由哪些业务模块构成的,并且每个业务模块背后,重要的影响因⼦,⼜
有哪些?
当你有了这些思路之后,整个数据分析的逻辑,就会完全围绕业务本⾝,去成为你做业务的
⼀双眼睛或者⼀双⼿。
帮助你去发现问题,定位问题。这才是数据分析的思路,也是最核⼼的价值。
3. 数据应⽤的能⼒
在实际的业务运营过程中,数据应⽤也可以按照四层进阶的逻辑,进⾏展开:
• 第⼀层,最简单的要求,就是你要能看得懂数据。
你能知道,每个数据指标背后的逻辑是怎么构成的。
• 第⼆层,是在看得懂数据之后,就需要能够通过数据发现问题,能够找到想要的业务验证
结果。
• 第三层,是在通过数据发现问题后,能够想清楚⼀些业务的应对策略。
⽐如,你发现业务中某⼀项数据指标过低,并且也明确了导致的原因。
那么,你接下来⻓短期的解决策略,分别是什么,如何落地。
• 第四层,就不仅仅是解决当下的问题,⽽是可以通过现在的数据,去预测未来的业务发展
⽅向。
尤其是,可以⻅微知著的挖掘业务的潜在⻛险,去定向进⾏提前布局。
这在业务层⾯,⼜可以称之为“业务的战略前瞻性”。 #数据分析求职#  #大厂求职#
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