拿到阿里50K offer的数据分析师，都是什么水平？

这是我入行数据分析的第735天：

• 今天的工作依旧是整理需求、取数、做表；

• 下午的会上依旧和各业务部门进行撕X大战；

• 熬夜加班做出来的报告成为老板的压箱底；

• 更让人头秃的是，公司裁员，数据分析成为 第一批...

身边的同事都在升职加薪 ， 就自己在这原地踏步 。不想做温水里的青蛙🐸，我决定“跳一跳”，去大厂试一试。

上周偷偷摸摸面了个试，面试官上来抛个问题：

“ 公司做了场活动， 效果不好，用户来了也不下单， 数据分析师你怎么分析？ ”

没想到这么简单，就是优化详情页嘛！

“ 对详情页 关键模块进行数据埋点 ，调取数据， 采用漏斗模型 找到漏 斗中数据 断崖式下跌的地方 ， 锁定问题页面 ， 进一步设计改进页面 。 ”我自信坚定地说出了答案。

结果一抬头，撞上面试官的眼神，我就知道我凉了。

01.

不会搭指标体系的

数据分析师 都被现实打了耳光

我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？

回去路上 就给一数据分析师大佬发消息请教，同 样的题目，看到他的回答，我跪了。

大佬的解决思路是这样的 ：首先对活动 来量总数和来量质量进行分析 ；再 利用用户流转地图 ，对不同用户 行为路径进行解析、剪枝 ，寻找优化点。

活动流量入口分析 ： 首先分析所有能进入活动的流量口有哪些，这些 流量入口的量是否达标。

活动各流量入口数据

用户流转地图 ： 分析不同人群用户在站内的 行为路径 ， 对路径做合并、剪枝处理 ， 寻找触点上的潜在机遇。

不难看出用户打开APP后，一部分用户通过导流页面进入目标SKU，有一部分用户进入导流页面后注意力被其他SKU吸引并下单。

用户流转地图

用户路径标签 ： 接下来，为用户标志路径打标签，同时 分析用户在品牌或SKU之间的摇摆选品行为 。

洗护品类词-小路径PV分布（搜索结果页）

通过对流转到其他SKU用户路径的追踪， 找到强势品类 ，去看他们的关键词是什么？怎么组合搭配的？去优化我们的SKU。

大佬这简单的几步，就综合分析了渠道、流量、人群、行为路径等多种因素， 搭建出一个指标体系 ，并找到每个指标下的优化点；而我内心没有任何指标体系，眼光只能局限在一个点上...

大佬进一步拆解，搭建一个指标体系大致要经过以下5个步骤：

他说：“ 搭指标体系可是数据分析师的必备技能，也是数据分析岗位进阶的核心竞争力 。简单的一道题就考验了你懂不懂指标，会不会搭指标体系， 你的回答只停留在初级数据分析师的水平 。”

听完你是否和我一样好奇： What ? 初级水平 ？

那 初级数据分析师 和 高级数据分析师分别对应的能力是哪些 ？

02.

会搭建指标体系

的数据分析 师将越来越值钱

通过和大佬的深度交流，总结出初级数据分析师和中高级数据分析师分别对应的能力，各位可以对号入座~

总结完， 我发现自己还停留在初级数据分析师的水平。

一气之下想转岗位，看了各大招聘网站的热门岗位，结果发现： 能转的岗位统统都要求 会搭建指标体系 ！

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▲数据来源于拉勾网。

身处数据分析岗位的你，学会搭建指标体系已迫在眉睫。

早在2015年，雷军就曾说过： 在将来全行业的关键点就是探索数据的价值 。

5年后的今天，数据已覆盖到我们工作中的每一个场景。身处数字化时代， 懂数据、会搭建指标体系，数据分析师的你 将同时收获高薪、话语权、不可替代性和成就感 。

如果你的数据能力还停滞不前，还不会搭建指标体系， 你就如同是高速公路上的瞎子或聋子！

如果你不想走到被优化的边缘，如果你不想还没发挥所长就进入瓶颈期，如果你不想在舒适区域中止步不前， 搭建指标体系，提升数据分析能力 趁早开始。

03.

如何快速学会

搭建数据指标体系？

为了恶补，我去网站看了不下十篇文章，去看了一些数据课程的视频，看完只能说两个字： 稀 碎！

在我一头雾水的时候，大佬给我发了一个公开课的链接—— 「用对数据：3招搞定业务实际问题」

跟着老师学了2个小时，来说说我的体验吧：

首先强烈推荐这个老师， 听他的课就像听相声，非常有趣 ；其次老师通过深度剖析一个热门项目让大家 迅速Get到搭建指标体系的精髓 ，真正做到了“授人以鱼不如授人以渔” ；

每次课程结束后也有 相应的作业，老师也会对 作业进行点评，解答大家的疑惑 ，自己全程深度参与进去，有思考有产出， 整个学习体验是非常好的！

想要实打实地学真东西，实打实地提升业务能力，就得找对地方 。

仅需3个下班后的空闲时间，就能让你快速掌握数据指标搭建，从此告别面试 被问倒的尴尬 、开会 没有话语权的囧境 ，帮你轻松实现 职场进阶、高薪收入 ， 远离被优化的风险 。

「用对数据：3招搞定业务实际问题」

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课程内容全是干货

1大热门项目 ：数据驱动增长——某美妆电商的运营增长案例

3天深度剖析 ：用数据描述商业活动——指标体系搭建与关键指标抽取、数据可视化与探索性数据分析、数据分析报告的撰写策略与方法。

6大分析法： 相关性分析法、分布分析法、对比分析法、多维分析法、交叉分析法、时间序列分析法。

7大可视化图表： 相关热力图、用户流转地图、直方图、条形图、多变量图、折线图、散点图 。

数据分析全流程： 业务分析→数据可视化→数据洞察→决策分析→用数据讲故事。

3天深度剖析 ，层层进阶，质的飞跃

Day1： 找病灶——用数据描述商业活动

你是不是也在为业绩目标发愁，搞不懂用户为什么流失？更让你头痛的是找不到重点。一张用户流转地图，向你全面展示用户旅程，通过用户行为流转数据，迅速锁定问题关键环节 。

向左滑动查看全图

▲全域用户数据流转地图

Day2： 查病因——数据可视化与探索性数据分析

造成这些问题的背后成因是什么？是货不对？是人群获取不够精准？是平台产品体验不好？通过抽取上下游环节数据，直观明了分析出各个环节的优势以及劣势，精准定位问题成因。

▲销售额与转化率分析-散点图

Day3: 开药方—— 数据分析报告的撰写策略与方法

撰写数据分析报告， 用数据说话 ， 通过可视化图表阐述复杂的业务问题，得出有效结论，给老板决策提供有力支持，这样的你距离升职加薪还远吗？

▲相关性热力图分析哪几种产品组合售卖效果好

你将收获

1. 了解商业 数据分析全流程 ，熟悉数据分析知识体系， 从此用数据指导业务 ，做事有理有据有方向。

2. 获得 多样化简单上手 的“数据处理与分析工具”，在真实工作场景中马上运用起来，让你效率倍增。