我大学毕业后就一直在与数据打交道，曾经负责公司门店增长数据分析，进行增长策略、效率提升以及经营指标体系的建设运营，并协同其他运营团队达成事业部门店增长目标。
除此之外，我还曾从事数据挖掘工作，按照业务目标进行数仓建设、指标梳理、可视化实现等。经历了多个数据项目、见识了五花八门的数据需求。
今天就个人工作感悟，和大家一起探讨一下业务数据分析师的能力模型。 我觉得作为业务数据分析，第一个要求是熟悉业务。
招聘介绍中会有类似“业务导向”、“深入了解业务”、“基于业务理解”的描述；在跳槽面试中也经常会有类似这样的问题——
“如果你入职我们公司，你打算如何提升业务能力?”，
“如果接触到一个新的业务，你是怎么去了解学习业务的？” 可见熟悉业务是数据分析师的首要要求，特别是进入一个新公司或一个不熟悉领域，快速熟悉业务，能够帮助分析师理解数据背后的业务逻辑，提高工作效率。
拉勾网数据分析师岗位描述
今天，我就和大家探讨一下一个常规的数据分析师如何做到“熟悉业务”。“熟悉业务”是熟悉哪些内容？
宏观角度，需要知道业务所处的大环境怎么样，公司业务所处的市场规模有多大，竞争格局如何？微观角度，除了要熟悉公司的产品、用户、业务流程，还需要了解公司的团队和文化。
如何快速“熟悉业务”？
了解市场环境、行业情况、竞争格局、产品、用户、团队及文化等信息，这部分业务知识是随着工作积累不断深化的，前期做到心中有数即可。作为数据分析师，核心需要掌握的是业务流程及其产出的数据，这些数据有什么用，分别在哪些部门。这部分内容需要做到熟门熟路。
建议时间分配
对于宏观层面的信息，建议花20%的时间。可以从各个投资机构的分析了解行业及市场信息，比如金融界研报、新浪财经、艾瑞咨询等平台。需要重点留意：市场体量、增速、发展阶段（初创期、发展期、成熟期）、主要参与者。 金融界研报http://istock.jrj.com.cn/yanbao_2.html
新浪财经行业研究http://stock.finance.sina.com.cn/stock/go.php/vReport_List/kind/industry/index.phtml艾瑞咨询产业研究https://www.iresearch.com.cn/Research/IndustryList.shtml
2021年中国互联网医学垂直内容行业洞察 | 来源：艾瑞咨询官网公开报告
这里介绍三个快速对公司产品、用户、业务流程熟悉起来的常用方法。
方法1：套用商业模型熟悉业务
比如在互联网行业常用的2A3R模型
2A3R模型
- 获客：用户是从哪里来的？用户是哪类人群？是哪个团队在负责拉新？
- 活跃：活跃的用户有多少？是哪个团队在运营用户活跃？
- 留存：用户有多少留下来，用户使用产品的频次如何？
- 营收：产品是怎么样赚钱的？
- 传播：产品的口碑怎么样？用户是否愿意推荐其他用户？
方法2：通过对接人或部门熟悉业务
回答以下问题，并整理形成表格- 对接部门是负责什么的？
- 他们有哪些数据，有多少形成了规范指标？
- 他们最关注哪些数据指标？
- 最近遇到什么问题？
- 从数据角度有什么解决方法？
梳理对接部门数据及指标
方法3：通过指标体系拆解来熟悉业务
指标体系是思考业务的底层逻辑，通过将指标进行纵向拆解、横向拓展，用以管理团队及把控产品方向。 在很多互联网公司，指标体系会有统一的指标管理平台进行集中管理。作为业务数据分析师会接触到指标体系、甚至需要梳理指标体系，我们可以通过指标体系了解各团队工作。
根据某实体业务指标体系了解各团队核心工作
熟悉业务只是迈出第一步，数据分析的核心价值是帮助、推动、影响业务决策。面对市场环境和业务需求的不断变化，数据分析师需要用科学的武器来武装自己，不断提升数据的使用效率。
关于数据分析师如何熟悉业务，今天就分享到这里。想参加 腾讯 秋招、社招的小伙伴可以加我v15201344924。
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