观望市场上很多企业的招聘JD，很多都提到一个能力指标：数据分析。

尤其是在互联网公司的运营岗位要求中，都会明确提出要求应聘者具备该能力。

有图有真相

到底什么是数据分析能力？

大家如何培养这种能力?

职前菌今天跟大家好好聊一聊，省得你们以后走弯路！

最早的商机挖掘基本都是凭借从业者的经验，依靠职业敏感和专业能力，再加上客户调查得到一些优化改进的反馈。

数据越发被重视后，市场营销开始不依靠直觉，而是依靠数据，很多产品在上线后，数据关注点从拉新、转化成了存活、打开率、用户活跃度、续约率等。

这些数据可以反馈给用户经常使用产品的哪些功能，产品的哪些问题有体验障碍，可以直接指导决策，同时数据也会直接反馈运营状态。

百度对数据分析的定义是这样的，

【数据分析】

指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

说人话，就是大家在拍脑袋做决定的时候，不只是单纯地拍脑袋，更多的决策和执行都是要通过数据来支撑的，这种能力终究是为目标服务，不论你是获取用户还是要依据用户需求来优化产品功能，都需要根据数据分析的结果对下一步决策进行指导！

以咱们最典型的互联网产品来说，可获取的数据有很多，比如：PV、UV、RV、TP、TS等等（看不懂26个英文字母的同学请自己去补课）甚至是用户的性别、年龄、兴趣爱好都是有可提取的目标数据。

当然，这么多数据，总不能一股脑地全部提取吧？

这就要说到数据分析的目标导向，也就是不同阶段需要着重分析的侧重点是不一样的，比如微信初期会关注用户总数，后期则会更关注日活跃用户数及日均使用时长等等。

将数据整理分析后，可视化数据会直接暴露产品问题，顺着这个思路分析下去就能找到问题靶心，再制定相应的解决方案，根据执行的结果收集验证反馈，再判断问题最终是否解决。

数据分析是为了解决问题实现目标而存在的，也是一个从发现问题回到发现问题的闭环，掌握这种能力，能够有效的优化产品，由此带来更高的价值。

1

产品和业务的理解

具备了业务知识才能知道问题在哪里，才可以把问题拆解成几个可衡量的维度，才能在后续的分析中起到监督和修正的作用，这也是运营来做数据分析的优势；

2

对技术的掌握

具备科学地获取和清洗数据的方法，这点是数据分析中非常重要的部分，毕竟数据分析的对象就是数据，一旦数据出现了问题，那后续基本上都是在做无用功的。再根据行业情况及数据量选Excel、python、R、或数据库等方式提升工作效率；

3

深入分析的能力

掌握一定的营销管理思维、统计算法、分析模型和分析框架思维储备。

例如可能会用到的回归分析、聚类分析、描述统计、方差分析、相关分析、时间序列、决策树等统计方法，以及swot、pest、SMART、5W2H、User behavior等营销框架。

当然，对于数据运营、数据产品、数据分析师，不同岗位的职责不同导致了对技能的要求不同，尤其是数据挖掘工程师，掌握的技能非朝夕可得，想短期速成是不现实的。

4

数据和产品之间的转化能力

这点比较明显的是对分析指标拆解成细分的、可以衡量的维度，从而更有针对性地去操作；

5

沟通能力

需求方能和开发方说清楚，明白什么外部需求可以处理，什么不能处理，运营也一样，要把数据反馈转化为精准的“人话”告诉大家问题在哪里，怎么调整，才能有效推动团队前进。

数据在现在和将来对产品的成功都至关重要，如果没有数据分析，运营就没有抓手，决策也变得无据可依。一个成熟的产品，一定有一个数据平台在背后进行支撑，更需要一个优秀的数据分析人员引领时代。

那个人会是你吗？

如果是，请赶紧！立刻！马上加入我们！

没有数据背景？不重要！

只要你对数据行业感兴趣

不是在校大学生？不重要！

社会人士也可以~

这场考验数据科学家综合实力的开放式竞赛

价值高达15万元的总奖金池

等你来战！

更有名企互动、入职机会在朝你招手哟~

想报名的同学后台回复【数据马拉松】获取报名方式~

想了解更多求职信息，在这里你能学到各种专业知识、各类干货、结识同行、了解行业动态。点击下方免费加入圈子！