今天有个朋友跟我聊，他特别想招一个数据分析师帮他们分析一下现有业务，但是目前团队里没有人做过这个，不知道该怎么招，都需要考察什么，来找我取经了。
其实类似的话题跟很多人聊过了。我今天就简短地说说我对企业招聘数据分析师的一些想法。当然换位思考一下，也就是各位数据分析师如何匹配企业的需求，更顺利地通过企业的面试，或者找准方向提升自己。我不会告诉你们，我有个杭州的学员听了我的建议，把我说的在面试环节跟阿里的面试官聊完以后直接拿下10K offer的。
其实相对于数据分析技术来说，企业更注重的是分析师的综合能力。这些能力包括快速的学习能力、良好的沟通能力、清晰的逻辑分析能力、高度的概括归纳能力，当然还有最基本的数据分析能力。
所以你们看到数据分析能力是最基本的，这里包括数据分析的知识、思路、算法、模型、工具。关于这些我会单独开篇来说，这里不多叙述。
在考察完基本的数据分析能力后，企业其实最关心的不是这个数据分析师会多少种算法、懂得多少个模型。企业应该关心的是数据分析师到底能不能帮你解决实际问题，也就是数据分析的工作到底能不能落地。
所谓的落地就是，分析师能不能发现问题、问题归因、验证假设、提出解决方案、方案的投入产出与决策建议、方案落实的效果分析以及调优、方案的总结和未来项目的风险规避。 这一长串的流程，如果分析师能说出来，那么恭喜你，至少找来了一个知道怎么做事情的分析师而不是报表制作员。具体在这些环节分析师应该做什么我也会单独开篇说。
那么说回刚才提到的各种能力：
快速的学习能力意味着分析师能不能很快地了解公司的业务，梳理业务流程中的打点，弄清各种分析需求的数据根源是什么；另外也是考察分析师是不是有自我提升和学习的意识、能力和效率。
良好的沟通能力意味着分析师能不能把自己的分析思路说明白，能不能把自己的数据需求向平台及运维部门讲清楚，能不能把自己的分析结果给业务部门聊透彻。
清晰的逻辑分析能力很多分析结果不是通过简单的几个数据的汇总和统计就能给出来的，数据和指标间如何组合、它们之间的关系都是怎样构建的，清晰的逻辑分析能力可以让分析师洞察出很多深层的东西。
高度的概括归纳能力很多时候分析的需求方自己都不知道到底想要分析的是什么，分析师要帮助需求方理清思路、找到痛点，概括业务需求并翻译成数据需求和分析需求。从另一方面说，分析师在分析的过程中会涉及很多的数据、步骤、模型、零碎的结论，这就需要分析师有强大的概括归纳能力来把自己的洞察清晰明白简洁地表达出来。
满足上面这些条件的分析师会为企业提供很大的价值，分析的技术和工具已经越来越不成为瓶颈了，工具和技术都是朝着简单普及的方向发展的，而满足我上述这些能力的人不是一朝一夕就能培养出来的。
祝大家好运。
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