三个方法，读懂数据分析师的招聘要求

一、招聘要求中的关键词解读

在解读招聘要求时，我们经常会看到一些非常精炼的词，比如"数据驱动"、"业务理解"、"独立思考"、"良好沟通"等。对于工作1-3年的数据分析师来说，这些词看得懂在说什么，但是又不是太懂代表了什么含义。

这些关键词大致可以分为三类：技术能力、业务能力、工作能力、软实力。

1.1 技术能力类关键词

在SQL能力方面，我们通常会看到这样的描述：

• 熟练使用SQL：这是最基础的要求，意味着你能够完成日常的数据提取工作，比如简单的数据统计、分类汇总等。

• 能够实现SQL的复杂逻辑：这要求你掌握进阶的SQL技巧，比如多表关联、子查询、窗口函数等。这说明工作中经常需要编写复杂的函数，这是一个好现象，说明这个公司在数据层面还是挖的比较深的。

• 了解HIVE，掌握常见的效率优化：这提示了日常的工具环境是HIVE，而且公司数据量比较大，你需要面对性能问题，要求你了解执行计划、分区表等概念。

在Excel技能方面：

• 熟练使用Excel：如果有EXCE的要求，一般来说这工作大概率是表哥表姐型的工作，日常的主要工作就是制作excel表格。

• 精通Excel公式和统计：带上这一条的话就更加证明了这个岗位是表哥表姐型的岗位。一般都是一些小公司才会有这类需求。

• 掌握excel数据透视和可视化：表哥表姐型分析师需求无疑了。

1.2 业务能力

业务能力的表述比较多，可以分为几个不同的等级：

1. 基础能力的表述和含义：

• "熟悉电商/快消/互联网金融等行业基础指标体系" ：要求了解行业通用指标，如GMV、DAU、转化率等 → 能够解释指标波动的一般性原因

• "了解业务基本流程和数据链路" ：理解数据从产生到存储的过程 ，知道各个指标的口径和计算方式

• "对业务运营环节有基本认知" ：了解获客、转化、留存等关键环节，能够进行基础的漏斗分析

2. 进阶能力的表述和含义：

• "对电商/快消/互联网金融等领域有深入理解" ：了解行业发展趋势和竞争格局 ，能够进行同业对标分析，懂得业务的盈利模式和关键指标

• "能够独立输出业务分析报告和建议" ：具备问题诊断能力，能通过数据发现业务机会，提供可执行的优化建议

• "有效支持业务决策和增长"：参与过业务目标的分解和追踪 ，能够设计实验验证假设，建立过业务预警机制

3. 高阶能力的表述和含义：

• "具备战略思维，能够前瞻性地发现业务机会" ：能从行业趋势预判业务方向 ， 主动提出创新的分析视角，参与过重要的战略决策

• "对所在行业有深刻洞察" ：了解行业政策和监管动向 ，熟悉竞品策略和市场格局 ，能够判断行业发展周期

• "能够建立完整的业务分析体系"：搭建过指标体系和分析框架，建立过业务诊断方法论，形成标准化的分析流程

1.3 工作能力类关键词

数据驱动决策，这个词在不同类型公司的含义：

• 在初创公司：通常意味着快速决策支持，你需要在有限的数据下给出建议。具体工作可能包括设计核心指标、跟踪关键数据等。

• 在成熟公司：往往代表着完整的数据决策体系，包括严格的A/B测试流程、完善的指标体系等。你需要理解这套体系并在其中发挥作用。

• 在转型企业：更多强调的是数据意识的培养，你可能需要从零开始建立数据文化，说服团队使用数据做决策。

跨部门协作，体现了数据团队的组织形式：

• 如果是中心化数据团队：你需要服务多个业务部门，这要求你快速理解不同业务的需求，并平衡多方诉求。

• 如果是业务线数据团队：意味着你会深度参与某个业务，需要对该业务有深入理解。

• 如果是战略数据团队：通常涉及跨部门的大型项目，你需要有较强的项目管理能力。

1.4 软实力要求

软实力一般不是核心要求，而且要求相对来说比较容易理解一些，我这里举两个个例子。

"抗压能力"这个要求背后的含义是：

• 任务多且紧急：通常意味着团队规模较小或处于业务快速发展期。你需要具备出色的时间管理能力，懂得给任务设定优先级。

• 多线程工作：代表你可能同时服务多个业务方，需要在多个分析项目间切换。这要求你有较强的任务管理能力和注意力分配能力。

• 频繁加班：如果JD特别强调这点，往往暗示团队处于业务高峰期或正经历重要项目。你需要评估自己是否能接受这样的工作强度。

"独立思考"这个要求的含义有：

• 主动发现问题：公司希望你能主动发现数据异常和业务问题，而不是等待上级安排任务。这需要你对数据和业务保持持续的关注和敏感度。

• 提出解决方案：要求你能够独立完成从问题发现到方案落地的全流程。这意味着你不仅要提出问题，还要能够设计解决方案并推动执行。

• 创新思维：期望你能提供新的分析视角和方法。例如，开发新的分析模型，或设计更有效的分析框架。

二、招聘要求的顺序逻辑

除了关键词的解读，招聘要求还有一个信息往往会被忽略，那就是招聘要求的顺序。

如果你是招聘人员，在思考要招一个什么样的人的时候，肯定会先写下最希望这个岗位做的事情或者需要具备的素质，然后写了两三条以后写不出来了，再随便抄一些凑个五六条发上来。

所以要求的前几项基本是硬性要求，你必须具备的能力；至于排位靠后的要求则是加分项，有最好，没有的话只要硬性要求足够好，也可以接受。

让我用四个典型的类型来说明这一点：

2.1 业务导向型

当你看到招聘要求的前三条中大部分内容都和业务有关，比如：

• 有电商/互联网行业经验

• 对业务指标体系有深入理解

• 具备优秀的业务分析能力

这说明这个岗位的业务属性很高，是一个更偏重业务决策支持的岗位。至于技术、思维能力等要求被放在后面，意味着这个岗位只追求效果，不管实现的工具和思路。

这种岗位一般可能是直接向业务领导汇报，和其他的业务人员一起负责提供业务方面的监控和日常分析。

2.2 分析导向型

如果你看到前三条中大部分内容都和分析能力有关，比如：

• 具备严谨的逻辑思维和分析能力

• 熟悉数据分析方法论

• 能独立设计分析框架和指标体系

这表明团队更看重分析思维和方法论。这类岗位通常存在于独立的数据分析团队，团队内部对分析框架的要求会比较高。

2.3 项目导向型

还有一种常见的排序，前三条汇总大部分是项目类的要求，比如：

• 有大型数据分析项目经验

• 优秀的跨部门沟通能力

• 强执行力和项目管理能力

这类排序暗示了团队正面临具体的项目交付压力，比如数据化转型项目、数据产品建设等。

2.4 数据支持型（或称运营支持型）

还有一种数据支持型，报表统计和基础分析工具会排在前三位，比如：

• Excel技能（数据透视表/可视化/报表制作）

• 基础SQL能力（数据提取/简单统计）

• 数据敏感度/准确性

这类排序信息说明团队以基础数据支持为主，日常工作偏重报表制作和数据提取，可能是运营团队的数据支持岗。

三、隐藏信息

除了上述这些能从招聘介绍里看到的信息，还有一些隐藏的的信息需要我们自己分析和判断。

3.1 从公司新闻和动态解读

建议求职者在投递简历前，先花15分钟了解公司最近的动态。比如，某公司的数据分析师招聘要求中提到"有ToB业务经验者优先"。表面上看是个普通的加分项，但如果你留意到这家公司刚宣布了To B战略升级，并完成了一笔相关领域的收购，这个要求就变得意味深长：

• 首先，这可能是一个新组建的团队

• 其次，团队很可能需要重新搭建分析体系

• 最后，这个岗位的发展空间可能超出JD的描述

类似地，当你看到一家公司刚完成新一轮融资，而招聘要求中强调"快速响应能力"和"抗压能力"时，这往往意味着：

• 业务正处于快速扩张期

• 工作节奏可能比较快

• 但同时也意味着有更多晋升机会

3.2 从组织架构和汇报线解读

在招聘要求中，"工作地点"和"汇报对象"这些看似普通的信息，往往暗藏玄机。

我遇到过这样一个案例：某公司两个数据分析师岗位，要求基本相同，但一个在总部，一个在区域公司。通过深入了解发现：

• 总部岗位虽然给的级别不高，但能接触核心业务决策

• 区域公司岗位虽然级别较高，但主要是执行总部策略

再比如，当招聘要求中提到"直接汇报给业务VP"时，这通常意味着：

• 数据分析在公司战略中的地位较高

• 有机会参与高层决策

• 但同时也意味着要求和压力会更大

结语

今天分享了三种解读招聘要求的方法，分别是

• 解读关键词

• 解读顺序

• 解读隐藏信息

通过这三方面的解读，你基本上可以大致了解这个岗位到底是做什么的，日常工作的场景是什么等等。

看懂了日常工作中要做的事情，那后续准备面试也就更加有的放失。

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