📌 数据分析的能⼒，要分为三⼤模块：• 数据获取的能⼒• 数据分析的能⼒• 数据应⽤的能⼒1. 数据获取能⼒作为运营类⼯作，不同于技术⼯种，不涉及数据清洗、数据的埋点，以及搭建数据库的场景。但是，简单的数据提取能⼒，还是需要具备的，⽐如，通过SQL导出定向的数据，这也是数据分析的第⼀个⻔槛。2. 数据分析的能⼒数据分析能⼒其实⼜可以分为两部分：• 数据分析的⽅法• 数据分析的思路数据分析的⽅法，简单来说，就是数据分析的⼯具应⽤。⽐如，像Excel的⼀些简单函数，或者更⾼级⼀点的，像Tableau、SPSS的⼯具使⽤。这些，都是属于数据分析的⽅法，相对⽐较基础。但是，更重要的是数据分析的思路。对于⾯试也好，⽇常⼯作也好，数据分析的思路指的是，你看业务问题的思考逻辑，以及对于业务问题，你是怎么进⾏拆解的。这个拆解的思路深度，完全和你理解业务的深度，是呈正向相关的。⽐如，电商运营，核⼼的⼯作⽬标是提升GMV。那么，GMV背后，是由哪些业务模块构成的，并且每个业务模块背后，重要的影响因⼦，⼜有哪些？当你有了这些思路之后，整个数据分析的逻辑，就会完全围绕业务本⾝，去成为你做业务的⼀双眼睛或者⼀双⼿。帮助你去发现问题，定位问题。这才是数据分析的思路，也是最核⼼的价值。3. 数据应⽤的能⼒在实际的业务运营过程中，数据应⽤也可以按照四层进阶的逻辑，进⾏展开：• 第⼀层，最简单的要求，就是你要能看得懂数据。你能知道，每个数据指标背后的逻辑是怎么构成的。• 第⼆层，是在看得懂数据之后，就需要能够通过数据发现问题，能够找到想要的业务验证结果。• 第三层，是在通过数据发现问题后，能够想清楚⼀些业务的应对策略。⽐如，你发现业务中某⼀项数据指标过低，并且也明确了导致的原因。那么，你接下来⻓短期的解决策略，分别是什么，如何落地。• 第四层，就不仅仅是解决当下的问题，⽽是可以通过现在的数据，去预测未来的业务发展⽅向。尤其是，可以⻅微知著的挖掘业务的潜在⻛险，去定向进⾏提前布局。这在业务层⾯，⼜可以称之为“业务的战略前瞻性”。