一、怎么判断一个人是否适合做数据分析

相信每位数据分析初学者、面试官心里都有这样一个问题，来看看资深数据分析师@joegh（网站数据分析webdata****ysis博主）和曹政是怎么回答的。问题的提出：@小蚊子乐园在微博上和大家讨论，部门招聘，现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？问题1：@小蚊子乐园在微博上和大家讨论，部门招聘，现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？@joegh：我觉得无论什么工作兴趣重要，要做数据分析师基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是好的。再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。接着是业务理解能力，简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。（宏观层面，不要深入细节）如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。问题2：用什么题目测试更有效？曹政：1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。4、典型场景分析，在某些业务场合中，需要关注什么数据，如何解读其中的一些数据特征。当然，3和4需要面试官或者说主考官有非常资深的场景把握和丰富健全的范例库，如果主考官自己都把握不住，那就没辙了。

二、数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

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那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：

1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。

2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。

3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

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三、数据分析需要具备什么能力

数据分析需要具备的能力：

一、基础工具俗话说工欲善其事必先利其器，那么SQL、Python、Excel等就是做数据分析基础的工具了，但是并不是学会这些就是数据分析师了，数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础*作，更重要的是商业知识架构和数据能够结合起来，能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，能够帮企业解决问题。

二、业务分析能力工作内容是根据公司的业务来决定的，大致归纳了几点：

①为产品经理提供帮助，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

②为运营经理提供帮助，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

③为公司数据制定标准，各部门数据打通，实现数据化管理等工作。

三、沟通协作、解决问题的能力任何企业都需要数据分析师，他的工作核心就是通过数据为企业解决问题，它作为企业的重要枢纽，连接着公司的产品和运营等部门，在企业起着至关重要的作用，这就需要非常强的逻辑思维能力和沟通能力，把各个环节沟通到位了，才能高效地为企业解决问题。

四、性能测试包括哪些方面

近年来，以5G、人工智能、物联网等为代表的“新基建”迅速发展，我国软件产业规模不断扩大，对于软件产品质量把控也提出了更高的要求，软件产品质量和工作效率直接影响人们的日常生活，因此软件系统性能测试、软件压力测试等也逐渐受到行业重视。

软件性能测试直接关系到用户需求和体验，那么软件产品如何做性能测试呢？测试过程中又包含哪些测试指标，卓码软件测评小编就此进行简要分析。

一、什么是软件性能测试？

一般来说，软件性能测试是根据需求设计对测试系统施加压力，在测试过程中获得系统响应时间、运行效率、资源利用情况等各项性能指标，以此判断系统能否满足用户的需求。之前有研究报道指出，如果一个网站每天挣10万元，那么1秒的页面加载延迟就有可能导致损失25的销售额，所以软件性能测试对于网站用户体验甚至客户的利益都至关重要。

二、软件性能测试指标有哪些？

那么在日常的测试工作中，对于软件性能测试都有哪些评判指标？主要从以下3个方面考量：

1、负载测试；通过自动化测试工具模拟程序或者软件系统在超强负荷条件下，观察系统各项性能指标的变化情况，一般与压力测试共同进行。

2、强度测试；指系统在资源条件很差工作环境下的运行情况，如人为限制网络带宽，内存等。

3、容量测试；一般指模拟用户不断增加时，确定系统可以处理同时**的大用户数量。

三、怎么做软件性能测试？

了解软件性能测试相关考核指标以外，那么怎么做好软件性能测试呢？许多企业会在软件开发过程中自行进行部分性能测试，但软件测试工具，测试环境，测试人员技术能力等都是影响软件性能测试的重要因素，另外还有搭建测试环境需要用到的人力物力成本等，所以还是推荐由专业的第三方测试机构进行完善的测试服务，能够帮助企业得出公正、客观的测试结果。

四、相关测试机构推荐

说到第三方测试机构的话，企业可以选择像卓码软件测评这样的独立第三方机构，能够为企业提供一体化的软件测试服务，在项目验收测试、成果鉴定测试、产品确认测试方面有丰富的测试经验。拥有完善的自动化测试工具环境，也可以为客户在公司部署各种复杂度的系统测试环境进行测试服务。