作者：李宁 ：著《数据化运营：系统方法与实践案例》书籍，
现于某知名外卖订餐平台担任数据专家，先后于艾瑞、携程从事数据相关工作。
个人微信公众号：数据自由之路（微信ID：dataFreeLife）
题记
为什么会有这篇文章：我在思考如何用浅显易懂的方式来介绍数据分析师的工作，因为之前都是看JD来寻找思路，所以现在用它来做示范。当你能看懂它背后的涵义，会知道接下来努力方向，其实就已经达到这个层级（实现只是早晚的问题）。这也是我一直说的“思维致胜”。
为什么选P6来介绍：我以P7的段位来解释P6的工作，应该比较有说服力；P6是大多数分析师第一次跳槽来争取的岗位，应该对前期发展路径有普遍代表性。（阿里系P6级别收入，职级薪水参考上图，来源知乎）。
关于职位的背景：如下拉勾职位是携程某事业部招聘数据分析师，根据薪水来看预算应该是5级的水平（携程五级，相当于阿里P6），平均为20K。
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初看信息
经验3-5年：这个条件虽然不起眼，但是非常重要。3年是一个坎儿，代表你接触/见证数据能做什么不能做什么，该踩得坑都踩过，该交的学费之前的公司都帮你交过。而现在招聘的人是希望马上能独立干活的人（在迅速熟悉业务场景之后）。关于为什么是3年，可以从我之前的一篇文章中找到答案。（数据分析师怎么变得值钱？）
本科及以上（985/211及以上）：这是一个基础的排除项。在本科如此泛滥的今天，如果连本科都没有上，那怎么证明你比竞聘者优秀（解释成本比较高）？而如果你是985或者211，说明学习能力至少不差（但也并不代表一定比其他的强，只能说明在高考之前你比较有竞争优势），在不了解面试者的情况下，选择211/985犯错的概率相对比较低。
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「职位描述」想说明什么
1.利用公司框架搭建和维护部门业务数据：可能要做一些业务中间表，涉及部分ETL工作（包括数据清洗和聚合）。
2.向业务部门用户推广和提供相关数据，指导业务发展：除了你能拉sql出报表之外，还要能支持解决产品/运营遇到的现实问题，将问题break down to details ，找到问题发生的原因，并用数据来验证你的假设。
3.智能化报表与数据可视化平台设计：结合业务逻辑来预判未来可能会发生的运营问题，将这些指标提前放进报表中（和日报），思考展现方案以及定义好指标解释，让产品经理/运营知道如何去使用这样的报表工具来看数据。
4.收集公司数据，为本部门业务发展提供数据分析层面的帮助：跨部门沟通来获得数据，有时候数据表需要借用兄弟部门，你能准确快速理解数据表内容，并能在字段维度上与自身关联，来得到帮助分析的指标。比如火车和机票的关联。
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「任职资格」怎么理解
1.3年以上BI相关工作经验，熟悉至少一种前端BI工具：作分析的人至少得有拿得出手的工具，就像打仗总的有个擅长的兵器。了解主流工具都有哪些。比如常用网站分析GA/Omniture，SQL取数平台(presto,hive等)，Tableau报表工具，zeus调度平台工具等。
2.精通SQL，熟悉Mysql、SQLServer等至少一种数据库，熟练使用hive，有Hadoop/Spartk平台经验更佳：SQL用的一定要溜，这是能干活的表现。这份工作主要是hive/mysql/sqlserver，不同语法的转换要清楚。hadoop和spark是趋势，如果有了解最好，不了解也问题不大。
3.了解Unix和Linux环境，能够使用shell脚本：数据开发会用到shell脚本来做一些自动化处理和调度（ETL），这块儿最好也懂一些。
4.具备数据分析和统计能力，能够根据分析结果为业务部门提供建议和帮助：数据分析是指拿到问题之后能够结合业务的理解来提出合理假设，并能取出数据来验证这个假设。统计能力包括你知道大概多少样本具有统计意义，知道ABTest的统计假设检验的P值是怎么计算的，常用的一些统计分析原理（不一定会直接用到，但是这些理念需要了解）。最重要的还是能够解决问题，用无可辩驳的数据来验证解决方案的合理性。
5.以带领研发人员，进行数据分析系统的设计和开发工作：未来可能会上数据分析系统，作为分析人员，需要站在业务方/使用者的角度来穷尽数据分析系统的使用场景，让分析系统在设计出来有人使用，同时有一定的开发能力，评估开发难度，在业务使用的方便性和开发的效率上做平衡，这样才叫”带领“。
6.良好的沟通能力和学习业务能力，能够使用数据分析方法回答和解决业务问题：重点还在于解决问题，只不过在携程这样体量的公司里面，做好任何事情都需要一定的沟通能力，你需要证明（面试也是沟通能力的一个体现）。比如通过沟通来学习业务/来理解需求。最后业务方需要一个值得信赖的数据人员站在专业的角度来解决他们遇到的问题，用数据将业务问题的真实原因反应出来。
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总结「究竟要什么样的人」
这个事业部是要招一个能够解决业务问题的数据分析师，TA能够自己sql取数，搭建日常报表，同时最好有一点数据开发能力（shell）来做些ETL。
有几个重点需要关注：
你有没有用数据来解决问题的经历（成功和失败都要有）？有的话代表你理解数据在解决问题的上下限是什么，有些是数据可以解决，有些数据无能为力的（比如有些用户的真实想法从数据上就是看不出来，要借助用研来回访）。如果没有尝试从业务角度来理解问题，只是机械地写sql闭门造车，这是初级数据分析师的熟悉工具的阶段。我们要的是能解决问题的数据分析师。
如果没有很强的解决问题的case做背书，那你至少展现出来你对用数据解决问题是感兴趣的。（参考我的工作外思考案例，数据分析师如何变得值钱？），这种主动性的思考代表之前的工作环境限制你的发挥，但你有解决问题的sense和潜力，同时sql基本过关，是可以培养的对象。
后记
我并不知道是哪个事业部招聘，也根本没有去找官方来验证他们的真实想法，完全是通过公开的内容来体会背后的意思，解读会带有主观色彩。但如果能解读到这种程度，你的价值可以达到月薪2W，市场终会承认。（套用价值投资的一句话：它可能迟到，但从不缺席）
JD可能会存在模板套用的情况，但是不影响分析判断。
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