data方向大厂用人能力模型
数分、数科、商分、经营分析、策略分析，所有分析类岗位本质都是data的求职方向
如果对能力进行归类，那么data类岗位核心需要的能力就三类
1⃣️ 工具使用 2⃣️ 数学逻辑 3⃣️ 商业逻辑
工具使用，指使用sql, Python, tableau在明确要求下处理数据，生产数据表，或者搭建模型
这里考核的是对于语法的熟悉程度，模型的准确性，时效性，以及计算复杂度
数学逻辑，指将已有的业务模型，通过指标体系、数学公式，抽象成数学模型，通过数学模型，来评估业务哪里做得好，哪里有问题，哪里有机会
商业模型，指抽象出业务的核心商业要素，基于市场需求、竞争格局、当前经营现状，制定发展目标，同时匹配相应的策略
这是三个完全不同的能力，解决的也是完全不同的问题，找工作或者跳槽前，一定要明确自己过往的经历中，究竟涉及到了哪部分的能力，目前能否达到市场的要求
达不到就去补，千万别要简历上瞎胡写，比如，搭建了一个数据监控看板、或者什么模型，设计了一个ab 实验，就带来多少多少业绩提升
搭建可视化看板，不能直接带来决策效率的提升，它只涉及到了工具使用逻辑，业绩提升是因为用看板的人基于属于做出了决策，你不能去抢别人的功劳
同理AB实验方案设计及效果评估，属于工具使用逻辑➕数学逻辑，也不能带来实际业务结果的提升，
因为你只是验证了别人的假设，提出实验策略的人，才是带来业绩提升的人
一定要对号入座，好好检查一下自己的简历和当前能力。找工作不是撞大运，尤其是data类工作，和码农还不一样，千万别去海投简历，每一次投递，公司都会留记录，准备好再去行动
