目录：

1. 转行常见的坑

- 如何避免三分钟热度

- 避免学超级多技能忽略业务

2. 业务知识

- 什么是业务和业务需求

- 业务知识系统介绍

- 如何进一步学习业务知识

3. 面试时业务问题如何回答

- 上升/下降型问题

- 事态严重型问题

正文：

（一）分享转行的误区

基础/行业经验/相关工作经验/业务知识

三分钟热度

1.1【三步避免三分钟热度】

1）数据分析师日常做什么

1.1）基本内容：数据+业务

1.2）核心工作：在具体的业务场景下，使用各种各样的数据手段对业务分析，发现/解决业务中存在的问题

1.3）总结：数据分析=业务分析+数据手段=量化业务=>发现问题

1.4）日常工作：

1.4.1）【监控类】：埋点、建表、写BI（保证产品正常运转）

1.4.2）【数据支持类】(针对业务方的需求给建议；）

1.4.3）【分析】（核心；价值所在；探索类/策略性分析；用户画像）

2）有一个大致的长远规划

2.1）发展路径：

2.1.1）高级数据分析师

2.1.2）业务，比如：数据/策略产品经理

2.1.3）挖掘/算法

2.2）基本能力

2.2.1）耐心/细心/负责任

2.2.2）代码+业务知识

2.2.3）分析能力+思考方式+宏观观察力+静态动态细节（感谢大神私信指导思维力）

2.3）试着反问自己：

2.3.1）我喜欢学习？

2.3.2）喜欢思考问题？

2.3.3）好奇心强？

2.3.4）耐心？细心？

2.3.5）沟通协调能力？

2.3.6）深度思考？

3）寻找志同道合的小伙伴

3.1）面对面交流

3.2）有大致规划-学习技术

3.3）限定在某几家公司，确定业务范围，与业务息息相关

2. 拼命学技术

2.1）工具类：SQL/EXCEL/Hive基本命令/统计学知识/(Python/R)

2.2）掌握一个EXCEL之外的可视化工具

2.3）举个例子：

2.3.1）意向：想去互联网+房地产相关公司

2.3.2）招聘：

2.3.3）分析：【核心技能】-SQL/EXCEL

【加分项】-Python/Hive/R

2.3.4）实际筛选中应多方的对比和咨询

（二） 业务知识介绍

0.学业务之前最好先定一下1~2个目标行业，再去针对性学习业务

1.业务是什么？

1.1）【业务需求】-业务方提的关于数据支持的需求

E.G.若身为产品经理想优化某功能，要先观察现状如何；再分析优化过程会影响多少人；最后调查优化结果如何。整个过程都是数据支持。

1.2）【业务】-上述的产品优化就是业务

定义：把产品以合理的方式通过渠道卖给消费者赚取利润

分为：产品/渠道/用户/运营收支/企业组织架构/利润

1.3）举例：大街上卖西瓜

1.3.1）【目标用户】大街上来来往往的人

1.3.2）【客户/消费者】买了西瓜并付了钱的人

1.3.3）【收入来源】卖西瓜赚的钱

1.3.4）【成本】西瓜进价+小摊租金+运输邮费+人力成本

1.3.5）【利润】收入-成本

1.3.6）【组织架构】若摊位大，会产生组织架构的考虑因素

2.业务知识简单介绍

2.1）利润

2.1.1）【利润】=收入-成本

2.1.2）【成本】一般企业成本包括：产品成本/推广（广告）成本/人力成本/渠道成本/运转成本/新客（拉新）成本

2.1.3）【收支】与企业业务经营模式有关，即赚谁的钱/赚什么钱

2.1.4）【业务模式】to B（赚企业钱）/to C（赚普通用户钱）/to B to C(饿了么收店铺租金上钱/收用户会员注册)

2.1.5）【面试前】如何确定一个公司/一个行业的收支--搜索/咨询/并总结--每一个行业收支类似

2.2）组织架构【需要面试问出该公司的所属部门，是否数据分析系统化】

2.2.1）【互联网行业】一般属于技术部门，可能细分为产品组/商业组/代码开发组

【产品】设计/落地/优化/类似PM

【运营】内容/产品/活动

【市场】品牌推广/销售

2.2.2）因为每一个部门都有可能去打交道，所以事先通过任何渠道了解一下，以后可能会对接哪些部门/这些部门的职责是什么/KPI是什么；这样才能方便站在他们的角度理解他们会关注什么（数据），才会知道会向数据分析部提什么样的需求；举例：内容运营关注：哪些内容用户互动特别高/响应度特别高/后期的转化率特别好

2.2.3）【业务支持部门】即支持产品/运营/市场

2.2.4）【如何弄懂组织架构呢】弄懂通用的/了解该类型大公司常有的架构

2.3）产品

2.3.1）【产品做什么】

设计前：宏观数据；

设计中：定位问题/指标体系（埋点）；

设计后：产品迭代（多）

2.3.2）【产品迭代需要哪些数据】

2.3.2.1）用户量（用户使用情况数量级：总用户量/日活/潜客/在侧/周月活/流失）--宏观指标/会被各部门及管理层关注；

2.3.2.2）客群结构（产品确定存活后，可观察指标很多；客群结构是否符合预期，如果不是，是产品设计问题/渠道引流问题/外部环境问题；推广时广告偏差导致吸引的用户群体偏离；但是客群结构偏差不一定是坏事，具体应对根据实际情况与经验灵活处理；比如，预期定位吸引宝妈用户，结果吸引了准妈妈用户）（当产品投放长期，用户趋于稳定后，还要定期检测客群结构，是否会产生大的变化，如果有，是什么原因引起的；通常是外部原因，评估新变化的规模，针对这一变化需要采取何种措施比如增加模块增加什么等等；举例：由于二胎政策，用户群体二胎类增多，需要检测二胎类用户群体行为是如何的，有什么和原妈妈用户群体有什么不一样的地方，是否要针对这一用户群开展引导，比如是否要考虑开设二胎类的功能/产品/板块，还要盯住竞品那边是否也有这一批用户群；当数量足够大，是否有必要针对这一批用户群开发一种产品）

2.3.2.3）功能点使用情况

产品存活之后，需要考虑产品优化方向；产品经理会关注：哪个功能设计有问题/哪些页面不好/哪些重要功能入口太深/哪处需加一个功能点现有功能点/页面【具体的功能优化】使用情况如何/转化如何，如果不好的话，为什么，在哪一步出问题，是文案不好/页面设计不合理/功能名字有误解/功能不好用【具体的验收成果】改善之后的情况是better/ worse增加功能点【举例】宝妈经常搜索“宝宝一岁大时怎么样”“宝宝两岁大时怎么样”就需要考虑是不是应该增加一个类似的具体功能，具体该如何加。【措施】首先调查如此搜索的用户群体量以及行为特征以如何去搜索的，根据需要看是否要参考竞品如何呈现的；其次再加入功能之后要监测功能的使用情况是否符合预期，是否要进行进一步的优化；最后总结一下，对于新功能，要考虑的方向如下：要不要加，加上会影响多少用户，怎么加，加上之后的情况怎么样了 怎么进一步了解产品相关：

（1）（亲自）体验/使用/了解（其卖点是什么，熟悉各个功能）/用户；注意：这里的产品指目标公司的产品以及同行业优秀竞品

（2）（产品）配套的运营推广活动；了解一下什么套路什么玩法，一般会有相关公众号的文章以及相关专家的看法；自己学着归纳同行业的玩法都有什么：促销/推广，搜一下目标公司，看看他们都用什么，做到心中有数

（3）产品优化的相关性指标：一些通用的指标，包括数据是如何指导产品优化的，搜一下相关的文章或者教程，自己积累总结

2.4）渠道

＊定义：把产品暴露在用户面前

＊分类：【线上】网络广告/应用商店/电话/

短信；【线下】门店（苹果体验店）/传统企业包括：加盟/代理

＊作用：拉新+销售

【线上】拉新/接触用户//产品推销//交易//跟进；【线下】销售/拉新（地推，下载app，关注公众号，送礼品/传单）

【示例】百度浏览网页的广告，一步步收集用户信息，最终为了销售；线上为了关注获客成本，增加app在SEO,SEM获客成本如何，app下载量如何；线下与人相关，可能具有一定的不可控性，离职，偷懒；线上线下问题是口径不一致，数据分析很难。最好从业绩角度倒推

【渠道关注什么/如何配合渠道】

*业绩/指标：包括细分指标

【如何进一步了解渠道】

＊1【了解一下相关的业绩与拉新的指标】总结一下常见的关于业绩/拉新的相关指标，尤其是意向行业的指标；2【了解常见的销售方式/销售流程/销售特点】与行业关系很大，保健品行业就是一步步给用户送温暖小便宜一步步抓住用户的心理；3【观察我们遇到的销售是如何做的】观察生活中销售的套路，增加我们的业务知识

2.5）运营

＊分类：1内容类(push/公众号/微博等品牌官方号，主要目的是用户唤醒激活，和用户互动)；2提升业绩类(促进用户消费，促销活动/新品试用/节日纪念日等专题活动，比如京东618/淘宝双十一)；3服务类(售前支持/售后跟进/投诉，主要是针对用户的主动行为做出反应)

＊是什么：面对用户，有用户的地方就有运营

＊做什么：1内容；2提升业绩；3服务用户

＊关注什么：1接触用户渠道(APP客服/短信/公众号哪种。better）；2时机(几点推文，蹭热点，尤其微信公众号，比如不可能在冬天卖防晒）；3方式和目的（文案/包装/希望用户如何回应/业绩类关注：促销方式/促销效果）/服务类关注：哪一种方式最有效果最能让客户满意并解决问题；举例，新品推广低价或者试用以便于尽快占领市场获取用户，新品试吃/尾货低价处理/增加销售量满减满几增几）；4成果如何(运用工作的评估；业务类：到达度/响应度；业绩类：短期业绩如何/长期业绩如何/控制成本/回报率；服务类：用户量/满意度，10086评分）【把自己假象成运营去感受】

【如何进一步了解运营】

＊选一个系统的运营课程听一下，多维度拆分运营，运营类书籍

＊1归纳每一类的运营方式(常用的内容运营方式/常用的业绩拉动方式/会员管理方式)

＊2归纳每类情况运营部会关注哪种指标什么样的数据并问问自己为什么

＊3不听总结，只听自己的认知

【成果的考核指标】

*1.内容：到达率/响应度

*2.业绩：短期/长期/成本控制/ROI

*3.服务用户：用户量/使用率/满意度

2.6）用户

【用户做什么/存在价值】

＊1互动/活跃/存在过

＊2消费/促进消费（自己不消费，能促进别人在我的平台上消费，比如范丞丞的金钱照片，新浪高价值用户）

＊3转介绍/带来流量（本身影响力大，带来大量客户）

【用户有什么/做什么】

＊1用户有用户数据

＊2做用户画像（打标签的过程；用户分层首先要了解业务）

【常见的用户分层角（维）度】

＊1用户价值，如RFM等（消费水平，带来用户数，高价值用户/零价值用户/负价值用户）

【RFM模型】根据如下三个维度对用户进行分层

1.1 最近一次消费（Rencency）

1.2 消费频率（Frequency）

1.3 消费金额（Monetary）

＊2生命周期，新客/老客/AAARR等

【用户生命周期】

潜客-->注册-->活跃-->首次付费-->再次付费-->VIP-->沉默-->流失

每一阶段的用户率/转化率/客户特征都是不同的。AARRR模型

【AARRR模型】

获取用户（Acquisition）-->激活（Activation）-->留存（Retention）-->变现（Revenue）-->推荐(Refer)

1）获取用户：思考如何低成本的获取客户

1.1）一是语言----市场匹配，你怎么说才能打动用户的心

1.2）二是渠道----产品匹配，在哪亮相才能吸引用户的目光

2）激活：让用户真正的使用产品，首先要清楚这个app的两点在哪，比如网易云音乐的评论和日推；想要激活用户，首先清楚激活用户的步骤

2.1）计算正常注册流程每个节点用户损失率，改善用户体验

2.2）配合其他激活措施（奖励性/push等），唤醒用户

3）留存：根据初期、中期和长期阶段有不同的做法，监控用户流失情况并采取措施激活（美颜不会一天几小时使用，微信留存率高）

4）变现：从用户身上获得真正的收益；评估变现流程中常见夹点（用户损失潜在收益的地方），分析用户在这些点放弃的原因（需要添加银行卡不喜欢/网页设计功能点隐藏太深/……）；商业模式不同变现方式也不同：今日卖广告位同时吸引写手为其平台创造内容；电商吸引购买商品

5）推荐（自传播）：获取更多用户，包括用户的主动传播分享和产品的引导分享；微信微博的病毒式传播，速度块效率高

＊3活跃度，月活/周活/日活/沉默 高活/低活

＊4业务相关维度：从业务方向对用户分层

比如：婚恋网站，年龄/性别/职业/长相/头婚二婚/孩否

【如何进一步积累学习用户分析的相关业务】

1）常见的用户数据：支付宝的基础用户信息；内容类产品今日的用户行为信息

2）不同维度的用户分层【用户分析相关文章；运营的思维导图】静心思考，转换成自己的思维导图

3）不同维度的用户标签

（三）业务类面试题目

【如何回答业务类的问题】-通用套路

确认是否真的有问题，该问题的背景是什么，具体应该如何定义（if-1-是）确认问题的严重性，（if-2-是）立刻定位有无重大事件（内外），做什么怎么做，快；快速确认问题，快速解决问题，反应之后再去处理解决一些更细节的问题；（if-2-否）分步拆分定位问题，先考虑为什么，再考虑有哪些手段可以使用，以及这些手段的成本和预计效果，最后分析效果是否达到预期

【举例：突然：我们的销售额突然下降的特别多，如果是你，你会怎么做】

0.忌：不要上来就说措施，如何如何去做

确认严重性：进一步和面试官确认，业绩不好，您指的是哪些指标，原来这些指标是是多少，现在是多少，具体下降了多少（注意：不要一下子问面试官这么多问题，尽量一步步咨询，将对方引到你的思路上来，这个时候面试官会说更多的背景信息）。如果面试官说，大约下降了60%吧，这个时候需要结合实际行业背景要面试的业务背景分析60%对于指定业务是否很严重，是否有一些行业规律存在，比如：节假日效应、周六日假期，大家都出去玩，销售额下降可能也正常，加入你考虑到的种种因素再次核实数据来源：假如判断原因非行业背景规律，需要再次核实数据来源，是否出错/是否遗漏。重大事件其实是概率很小的事件，很多情况下都是数据的问题。如果真的不是，要迅速定位最近的大事件，比如：行业整顿（P2P）/恶性新闻（滴滴事件）/竞争对手大动作/产品大BUG，迅速反应总结：【重大波动问题：上升/下降-1）检查数据-2）结合重大事项-注意：速度要快，而不是一上来就各种拆分，各种进一步定位了】

【举例：普通上升下降：我发现最近用户量有点下降，如何分析】

确认问题：您指的用户是注册用户么，具体是哪些指标比较低，它们原来是多少。按这个思路多收集背景信息。比如，日活的新注册量下降10%。结合行业背景判断，10%是否严重/是否属于行业规律，是正常波动么。分析问题细节拆分问题：非行业规律/下降量属实/非急迫问题。从时间维度，刚下降/已经持续好几个月/在某个节点会下降。从问题维度，日活用户，是新用户/老用户；如果是新用户，是哪个渠道来源出了问题，在哪些时间出了问题；如果是老用户，长期用户/短期用户出了问题，是用户无需求还是在哪个节点用的不舒适。这样一步步去定位，知道为什么，措施实施，考虑成本和效果比如：定位到，是在地推中新增的用户少了，分析是不是地推的质量不好；为什么不好，对地推的位置/方式/考核指标进行优化总结：【普通问题：上升/下降-活跃度/新增/销量等等-1）现状究竟怎样/数据准么/和谁比/严重么/是否行业周期/是否真的需要提升-2）整体/局部-3）短期/持续/间歇-注意：一步步拆分定位问题】