在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，如何系統(tǒng)地提升自己的能力并有效地解決問題？這篇文章將向您介紹KSA模型，這是一個(gè)源自人力資源領(lǐng)域的框架，它涵蓋了知識(shí)（Knowledge）、技能（Skills）和能力（Abilities）三個(gè)關(guān)鍵維度。

很多同學(xué)都會(huì)想著：我要好好學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，做好工作/找個(gè)好工作。怎么學(xué)才能學(xué)好？這里推薦用KSA方法，理清目標(biāo)，分解任務(wù)哦。啥？你說之前沒聽過？今天我們系統(tǒng)講解下。

01 什么是KSA

KSA是HR領(lǐng)域的概念，原本說的是評(píng)價(jià)人能力的三個(gè)維度

1. 知識(shí)Knowledge：完成任務(wù)必須掌握的理論知識(shí)。
2. 技能Skills：完成任務(wù)必須的工具操作技能。
3. 能力Abilities：完成任務(wù)所必須的思維、溝通、協(xié)調(diào)等能力。

舉個(gè)簡單的例子，陳老師家里4歲的小朋友coco在學(xué)算數(shù)：

爸爸問：1+1等于幾？coco答：2！這是知識(shí)。
去買菜，coco拿了1個(gè)蘿卜，爸爸說：我們要2個(gè)，coco又拿了1個(gè)，這是技能。
走親訪友，當(dāng)著大家的面，爸爸問：coco，1+1等于幾。coco忽閃著大眼睛，大聲說：2！引來大家贊許的目光，這是能力！

簡單來說：

▌ 知識(shí)是能背誦的，有客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的。如果是自然科學(xué)知識(shí)，很有可能有唯一的正確答案，社會(huì)科學(xué)知識(shí)不見得有唯一答案，但是在一定范圍內(nèi)有約定俗成的理解和解釋。

▌ 技能是需要操作、練習(xí)、反復(fù)訓(xùn)練才能能掌握的。技能以知識(shí)作為依托，需要借助工具實(shí)現(xiàn)。不同的工具需要的技能不同，越強(qiáng)大而工具實(shí)現(xiàn)的效果越好。比如coco小朋友，已經(jīng)學(xué)會(huì)各種加減乘除問題扭頭就問siri，coco并表示體驗(yàn)良好。

╮(╯▽╰)╭

▌ 能力則需要見識(shí)和悟性！有意思的是，在面對(duì)實(shí)際問題的時(shí)候，理解能力、溝通能力、共情能力、協(xié)調(diào)能力、往往比知識(shí)和技能都更能直接產(chǎn)生作用！比如在親戚面上問小朋友問題，根本的目的是炫耀，是長長臉，這時(shí)候能積極配合的小朋友才是好小朋友！不然平時(shí)學(xué)再多，再能干，使不上勁，還是很尷尬呀。

這一套理論原本是HR評(píng)估用人資格的方法。但是一經(jīng)掌握，就發(fā)現(xiàn)它在工作中非常好用！因?yàn)樵诠ぷ髦校軈^(qū)分清楚解決問題到底需要KSA中哪一個(gè)，能極大提高工作效率，促成工作質(zhì)量。

02 什么是工作中的KSA

舉個(gè)簡單的例子，當(dāng)你開始運(yùn)用KSA拆解工作的時(shí)候，你會(huì)秒懂很多問題，比如：

為什么大家總吐槽大學(xué)里文科沒啥用，理科才好用？因?yàn)楸举|(zhì)上是KSA在教育和工作中差異所致（如下圖）：

為什么很多大公司里，職業(yè)經(jīng)理人們看起來屁都不會(huì)，屁事不辦，但是混得順風(fēng)順?biāo)勘举|(zhì)上是因?yàn)樵诖俪赡繕?biāo)上，KSA有不同的運(yùn)用方式（如下圖）：

所以理解KSA的原理，掌握拆解KSA的方法，對(duì)混職場(chǎng)很有意義，特別是對(duì)數(shù)據(jù)分析工作！

03 為什么KSA對(duì)數(shù)據(jù)分析求職很重要

如果套到數(shù)據(jù)分析身上，KSA的體現(xiàn)就是：

1. 知識(shí)Knowledge：《數(shù)學(xué)》《統(tǒng)計(jì)學(xué)》《管理科學(xué)》《運(yùn)籌學(xué)》《機(jī)器學(xué)習(xí)》
2. 技能Skills：excel、ppt、sql、python、tableau、hadoop、spark……
3. 能力Abilities：需求溝通、用戶洞察、邏輯推理、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、總結(jié)匯報(bào)……

有趣的是，如果仔細(xì)研究就會(huì)發(fā)現(xiàn)，在各類工作中，數(shù)據(jù)分析是唯一一個(gè)KSA的知識(shí)庫都爆滿的工種。一般來說：業(yè)務(wù)類工作，比如銷售、產(chǎn)品、運(yùn)營、營銷都更偏A，KS相對(duì)較少；研發(fā)類工作更偏KS，A較少。而數(shù)據(jù)分析，恰好夾在業(yè)務(wù)和技術(shù)之間，兩邊都有涉及。因此只要你想學(xué)，KSA里都有成噸的書可以學(xué)（如下圖）。

于是便導(dǎo)致了一個(gè)搞笑的事：入行的同學(xué)總是急著看書，買了幾十本狂學(xué)一通，結(jié)果毫無重點(diǎn)，記也記不住，一面試稀里嘩啦?；貋硪院筮€不去總結(jié)：別人到底要的是我的什么能力。還在繼續(xù)上網(wǎng)問：“到底數(shù)據(jù)分析要看啥書”然后買更多書回來了！結(jié)果越學(xué)越迷茫。

要知道：數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析之間的差距，比數(shù)據(jù)與運(yùn)營、產(chǎn)品、研發(fā)的差距之間大多了。不去認(rèn)真研究求職目標(biāo)企業(yè)的要求，不去區(qū)分自己在面試哪個(gè)環(huán)節(jié)，掛在哪一類問題上，閉著眼睛海學(xué)，肯定越學(xué)越迷茫。如果能做好充分功課，至少能知道自己輸在哪些問題上，這樣就更好對(duì)癥下藥（如下圖）。

04 為什么KSA對(duì)數(shù)據(jù)分析工作很重要

真當(dāng)開始數(shù)據(jù)分析工作以后，就會(huì)發(fā)現(xiàn)：在懂?dāng)?shù)據(jù)和不懂?dāng)?shù)據(jù)的人眼里，數(shù)據(jù)分析的角色完全不同。

▌ 懂?dāng)?shù)據(jù)的人看起來，數(shù)據(jù)分析S的成分最大，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)倉設(shè)計(jì)都是臟活累活，得認(rèn)真耕耘才有一個(gè)靠譜的數(shù)據(jù)可用。

▌ 在不懂?dāng)?shù)據(jù)的業(yè)務(wù)方看起來，數(shù)據(jù)分析A成分最大，這幫人一張嘴就是：“底層思維”“核心鏈路”“內(nèi)功心法”，然后滿嘴跑火車，卻連最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)從哪來，準(zhǔn)不準(zhǔn)都不考慮。

▌ 在不懂?dāng)?shù)據(jù)的新人看起來，數(shù)據(jù)分析K的成分最大，總是覺得有一本書已經(jīng)寫好了答案等著他可以抄。遇到問題總是到處問“常規(guī)的，標(biāo)準(zhǔn)的，頭騰阿的做法是什么？”

這種差異，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)分析工作中特殊難點(diǎn)：業(yè)務(wù)部門直接開口要的，不是簡單的、孤立的數(shù)字，就是一個(gè)玄幻的、馬上能見效、法力無邊的模型。如果數(shù)據(jù)分析師每天陷于跑一兩個(gè)孤立的數(shù)字無法自拔，就無法做深入的分析，最后結(jié)果還不被認(rèn)可；如果數(shù)據(jù)分析師頭鐵，直接接了玄幻不切實(shí)際的模型需求，最后肯定難以落地，無法見效，還是背鍋。

所以想做好工作，就得一定得對(duì)具體的問題進(jìn)行深入拆解，平衡業(yè)務(wù)方期望與數(shù)據(jù)建設(shè)質(zhì)量，分清楚到底這次項(xiàng)目里，要用到多少K，對(duì)S的性能要求是啥，最后用A來處理、協(xié)調(diào)各種亂七八糟問題，保障項(xiàng)目成功（如下圖）。

很多同學(xué)會(huì)感興趣，如何培養(yǎng)自己運(yùn)用KSA的能力呢？嚴(yán)格來說，所有能力的培養(yǎng)都是需要思想頓悟與長期的訓(xùn)練的，但是這里可以推薦一個(gè)簡單的起步方法：

如果對(duì)方不懂技術(shù)、沒有計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)專業(yè)背景、沒有數(shù)據(jù)分析從業(yè)經(jīng)歷，就不要輕信他說的：“分析模型”“用戶畫像”“精準(zhǔn)預(yù)測(cè)”，他大概率說的跟KS沒關(guān)系。這時(shí)候需要的是A（溝通能力）從他的提問背景、想達(dá)成的目標(biāo)、遇到的具體問題等角度入手，整明白需求。

如果對(duì)方有技術(shù)背景，且提及一個(gè)準(zhǔn)確的技術(shù)概念，先跟他就事論事，討論清楚技術(shù)問題本身（S的問題），如果技術(shù)路線沒有問題，但是他做的仍不能被同事/領(lǐng)導(dǎo)接受，大概率是A上的問題，這時(shí)候不要再鉆技術(shù)的牛角尖了，試著分析一下他的工作環(huán)境、項(xiàng)目目標(biāo)、領(lǐng)導(dǎo)態(tài)度，會(huì)有很大收獲。關(guān)于全面學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，我近期總結(jié)了一縱一橫的攻略。

縱向的：構(gòu)建分析邏輯，選擇分析方法。包括：

1、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)方法

2、構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系、標(biāo)簽體系

3、構(gòu)建業(yè)務(wù)分析思路

4、利用運(yùn)籌學(xué)方法做決策優(yōu)化

5、利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法做ABtest/因果推斷

6、利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法做分類/預(yù)測(cè)模型

橫向的：各個(gè)行業(yè)的具體分析場(chǎng)景。我們常說，數(shù)據(jù)分析要“懂業(yè)務(wù)”，指的就是要了解具體的分析場(chǎng)景。常見的包括：

1、經(jīng)營分析：面向管理層的企業(yè)整體分析

2、專題分析：銷售渠道、推廣活動(dòng)、營銷活動(dòng)、產(chǎn)品功能等

3、行業(yè)特色分析：saas客戶成功、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品改進(jìn)、傳統(tǒng)企業(yè)業(yè)務(wù)員分析