数据化思维 : 答案不是结果，方法才是

我在面试数据分析师的时候，必然会问他们一个问题：“假如我是一家知名电商的CEO，而今天是星期一早上9 点钟，请你给我提供三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常，可以让我踏实下来。你认为，会是哪三个指标呢？”

绝大多数应聘者对这个问题的回答比较一致：第一个是流量；第二个是交易量；第三个是其他，这个其他包括转化率、交易额等。

当他们这样回答完后，我会反问他们：“刚刚我问的问题，你真的听清楚了吗？”这时候，有人会回答：“我听清楚了，答案就是这三个数据。”往往这个时候，我会提醒应聘者说：“请注意，我要的数据是给CEO看的，而且还是顶级电商的CEO，而且时间轴还是周敏感数据。”面试进行到这一环节，我发现大部分面试者根本听不懂“CEO”的含义。事实上，既然是CEO，就意味着他是公司里的最高领导层，那么给他看的东西明显要与其他人不同。在这个例子中，我们会发现绝大多数应聘者很少会换位思考。也就是说，事实上，他们都是从自己的角度来思考，而不是以一个数据分析师、一个要给CEO汇报三个数据指标的分析师的身份来思考问题。

那么，什么是以数据分析师的身份来思考问题呢？通常来说，在我问出问题时，作为数据分析师的你首先要想的是CEO 会关注什么数据，是长期的，还是短期的？是风险最大的，还是风险一般的？或者是最近发生了什么事情？以及给CEO 提供的数据要有什么注意事项，等等。

所以，我要再问问应聘者：“当你坐在面试桌对面给我答案的时候，有没有想过在星期一的早上，这家知名电商的CEO 真正想看的是什么？”再想想这个问题，你到底有没有真正听清楚“CEO”、“知名电商”、“周敏感数据”这些关键词？

CEO 要的是“踏实”——他听完了就可以安心地吃早饭了。

在面试时，如果面试者不对这几个问题进行询问就贸然回答的话，满分是10分，我只会给5 分。因为这个问题里面本身就有很多问题，比如，什么是踏实？踏实是一个概念，你不问清楚“踏实”的含义，就给我三个指标，无论如何都是错的。

在正常情况下，首先不要急于回答我提出的问题，而是先问清楚什么是踏实，切勿自己先做假定。以下，我们可以假定一个相对理想的面试场景。

你反问：“什么是踏实的状况？”

我回答道：“最近这家电商和另一家电商在打价格战，而它最近又新推出了图书类目，那么CEO 自然最关注的是这些图书的业务做得好不好。”

你再问：“什么是好？是否基于每天来买书的新增用户和原有用户购书的数量多少？而且，CEO 是希望更多地用书来吸引新用户，还是想通过图书业务的推广让现有的用户进行交叉购买行为？”

在这些思考结束之前，你绝对不能给出指标。因为，在没有解决一个问题的内涵之前，任意给出的一个指标，必错无疑。所以，我才会问应聘者到底听清楚问题没有。

在我做面试官的经历中，很多看似有经验的数据分析师，往往在我提出的问题还没有解释清楚时就抢着作答。绝大多数人在思考不到一秒钟的时间里就给出了答案，而这一秒钟的答案，我可以确定他们根本没有听清楚我的问题。

通常这个时候，我会再给他们一次机会，问他们：“刚才你给我的这个答案，如果我给你满分10 分，你会给自己打几分？”而此时，大部分人只会打6～7 分。

当应聘者给自己打7 分时，我会反问：“另外3 分丢的原因是什么？”他开始反思，说自己刚才给的可能并不是CEO 想要的指标，因为他对这家电商的近况不是很了解……

接下来，当我再反问：“刚才我的问题是‘假如我是一家知名电商的CEO，

今天是星期一早上9 点钟，你给我三个数据指标向我证明在过去的一周里，企业运营得一切正常’，你听清楚了吗？如果你确认自己清楚了，能请你再给我一次答案吗？”

这时候，聪明的人不会再用一秒钟就给我答案了，而是重新思考，开始问问题，再给出答案。这时候的答案，当然会比第一个答案要好得多。最后，当我再问他：“现在，10 分满分你给自己打多少分？”此时，他们自己给出的分值通常都会高一些。至此，我的面试也就结束了。

事实上，关于这个问题，我根本就不关注打分的结果。当然，如果评价是10分，那就不用面试了，因为在没有仔细考虑过答案的时候就自信满满地回答，这种人必然无法承担做数据分析师的责任。虽然，自信是对的，但是思考更重要。作为一名数据分析师如果你不把自己的分析与当下结合，是没法进步的。

有趣的是，当我把这个问题贴在网上时，还是会有很多人追问我答案是什么。CEO 关心的到底是哪三个数据。这时候，我真的很想说，答案不是结果，方法才是。