人人都是数据分析师？

为什么人人都要具备数据增长能力？

随着数字化转型已经上升为国家战略，各个企业也在急迫地探索数字化转型之路，进而，数字化人才的需求也呈井喷式增长。

除了数据分析师，企业（尤其互联网行业）中的产品、运营等等都需要具备数据分析能力，这也就所谓的“人人都是数据分析师”。

但是

很多人在学习数据分析师，往往陷入了一个误区：错把数据分析能力提升的关键放在了工具上。

不是你学会了Excel、SQL、Python、R这些工具，就能做好数据分析了。对于做业务的人来说，数据分析能力的核心不在方法和工具，而在于数据思维。

对于一个公司来说，最重要的是能利用 数据 实现企业在管理、运营、营销等重要环节中的增长。

增长黑客领域的头部企业GrowingIO率先看到这样的趋势，用服务全球500强的实操案例来培养当下企业数字化转型中最需要的数据分析实战性人才。GrowingIO还免费开源了一本电子书《指标体系与数据采集》，特别推荐大家有时间看一下。

需要具备哪些能力？

前文我们也讲过了，无论你是数据分析师也好，亦或是其他需要具备数据分析能力的岗位，大家在企业的最终目的就是：构建数据思维，用数据定义运营、市场与商机，为业务提供精准决策，用数据驱动公司业务的增长。

但是，想实现这一目的，都需要具备哪些能力呢？

为了方便描述，可以将分析师简单划分为初级、中级、高级三个阶段：

• 对于 初级数据分析师 而言，他可能只需要描述能力，主要工作就是数据收集、数据清洗、数据统计、数据可视化等等。
• 中级数据分析师 则要求具备一定的分析能力，需要利用数理统计知识，对日常数据指标进行异动分析、相关分析、归因分析、A/B测试等等。
• 高级数据分析师 很多的是对某一块业务全面负责，构建商业模型，利用算法知识进行数据预测等等。

通过这段文字，相信大家对数据分析师的能力要求都有了一定的了解。

但是很多朋友经常会问这样问题：求职数据分析师时，总是因为没有相关项目经验被拒绝掉，怎么办？

项目经验怎么破？

如果你知不知真实的企业工作项目是什么样的？

我发现了个简单的办法，多看招聘JD总结。

比如想应聘上图的岗位，就必须要掌握OSM+UJM数据指标体系搭建方法，具备平台日常分析体系搭建的能力。

这里，我帮大家总结四个项目经验：

1、数据指标体系搭建

基于XXXX平台的真实用户路径和业务目标，使用OSM+UJM的指标体系搭建方法，拆解核心数据指标。

2、用户留存分析

基于XXXX平台的脱敏后的留存数据，进行不同维度、基于不同关键行为的完整留存分析，得出业务结论与行动建议。

3、用户转化分析

基于XXXX平台的脱敏后的站内流量转化数据，进行各子路径、各环节的转化分析，找到转化瓶颈点、提出优化建议。

4、渠道投放效果评估

基于XX教育公司的渠道投放脱敏数据，展开多维度的渠道投放效果与裂变效果评估，制定渠道策略并提出优化建议。

以上几个项目经验都是在招聘数据分析师时，出现率特别高的需求。如果你具备这方面的项目经验的话，简历过筛、获取面试的机会 也会大大提高。

不过你要问我相关的项目怎么做？，一篇文章还真难以一一解答，有些摸索了几年却找不到方向的数据分析师也难以给出答案，而高阶一点的，则往往需要付费咨询。

不过点开这篇文章的你非常幸运！

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直播嘉宾：Jonathan Wu

GrowingIO 联合创始人&COO
前 Linkedin 数 据产品工程总监， Global数据专家， 19年数据 驱动增长的从业经验，强大的商业分析、数据产 品等专业背景， 先后参与过国家经贸委反倾销项 目，宝钢数据仓库，HP EDW，eBay营销数据仓 库，eBay用户标签项目，创建了多个 Linkedin 的数据产品。

直播时间：6月24日晚 20:00-21:00

直播内容包括：

• 时代趋势：为什么人人都要具备数据增长能力
• 高管视角：揭秘新时代人才能力要求
• 场景还原：数据增长能力如何创造实际业务价值

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