我依然很庆幸，第一份工作选择了数据分析师

因为它带给我的思维体系和分析方法，依然影响着我现在的工作 之前先后经历了数分和战略，去年转去做了PM 做了PM后才发现，当产品也好，运营也罢，比数分多的无非是落地方案设计那一步。当然，成了senior pm甚至leader后，还需要具备基于业务目标拆解团队目标，并设计评估体系和完整方案的能力，以及协调资源、向上管理能力等（这不是本篇的重点） 📈先说说比较基本的工作，评估体系设计 功能、策略，落到最后，都需要完整的评估体系，一来判断事情的进展，二来判断事情的好坏，三来给老板们协同方们一个交代。这套评估体系，其实就是指标体系。而指标体系设计，本就是数据分析师基础的工作之一，或者说，本就是互联网基础工作之一，只不过很多公司习惯把它分配给数分。毕竟，指标体系设计好后，还需要数仓资源协同、看板落地等，需要DA完成全流程的工作 做数分时，我实在做了太多指标体系，大到一个完整app，中到某个业务模块，小到一个产品功能，想做好后续分析，都得先明确各种指标。这过程中沉淀下来的拆解逻辑被丝滑移植到了pm工作中。大到目标拆解，小到评估体系，底层都是指标设计的能力 📌再聊聊复杂一些的，方案设计 新业务、新功能的方案设计，数分帮不太上忙，从0到1向来都是定性判断为主。但是从1到10再到100，不太可能离开数据。小到一个功能漏斗找转化弱的环节定位下一步迭代动作，中到完整提供一个功能模块的方案规划，大到制定业务路径，几乎每个决策点背后，都需要数据的支撑。举个例子，想去提高投稿频次，就得去找投稿背后的动机，确保投稿能力的易用性,甚至要给予充足的刺激，对应的，就得分析用户是因为什么投稿、评估投稿能力好坏、找到用户投稿动机，这背后都是数据支撑的论证。完整分析过后，功能、策略的方向，都覆盖到了。所以某种程度上，DA和PM其实没有本质的区别，就像军师和元帅，只不过后者通常站在更高的视角，还要完成动作的落地执行。但执行只占工作中20%的水上部分，80%的水下工作才是重点。 所以，数分这岗位，说烦也烦，有时候脱不掉工具人的帽子；但是说好也好，因为工作方法很珍贵，就像数理化之于其他大部分学科一样，做好它，走遍天下都稳当