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作者|接地气的陈老师
KSA是HR领域的概念,原本说的是评价人能力的三个维度
● 知识Knowledge:完成任务必须掌握的理论知识。
● 技能Skills:完成任务必须的工具操作技能。
● 能力Abilities:完成任务所必须的思维、沟通、协调等能力。
举个简单的例子,陈老师家里4岁的小朋友coco在学算数:
● 爸爸问:1+1等于几?coco答:2!这是知识。
● 去买菜,coco拿了1个萝卜,爸爸说:我们要2个,coco又拿了1个,这是技能。
● 走亲访友,当着大家的面,爸爸问:coco,1+1等于几。coco忽闪着大眼睛,大声说:2!引来大家赞许的目光,这是能力!
简单来说:
▌ 知识是能背诵的,有客观评价标准的。如果是自然科学知识,很有可能有唯一的正确答案,社会科学知识不见得有唯一答案,但是在一定范围内有约定俗成的理解和解释。
▌ 技能是需要操作、练习、反复训练才能能掌握的。技能以知识作为依托,需要借助工具实现。不同的工具需要的技能不同,越强大而工具实现的效果越好。比如coco小朋友,已经学会各种加减乘除问题扭头就问siri,coco并表示体验良好。
▌ 能力则需要见识和悟性!有意思的是,在面对实际问题的时候,理解能力、沟通能力、共情能力、协调能力、往往比知识和技能都更能直接产生作用!比如在亲戚面上问小朋友问题,根本的目的是炫耀,是长长脸,这时候能积极配合的小朋友才是好小朋友!不然平时学再多,再能干,使不上劲,还是很尴尬呀。
这一套理论原本是HR评估用人资格的方法。但是一经掌握,就发现它在工作中非常好用!因为在工作中,能区分清楚解决问题到底需要KSA中哪一个,能极大提高工作效率,促成工作质量。
举个简单的例子,当你开始运用KSA拆解工作的时候,你会秒懂很多问题,比如:
为什么大家总吐槽大学里文科没啥用,理科才好用?因为本质上是KSA在教育和工作中差异所致(如下图):
为什么很多大公司里,职业经理人们看起来屁都不会,屁事不办,但是混得顺风顺水?本质上是因为在促成目标上,KSA有不同的运用方式(如下图):
所以理解KSA的原理,掌握拆解KSA的方法,对混职场很有意义,特别是对数据分析工作!
如果套到数据分析身上,KSA的体现就是:
● 知识Knowledge:《数学》《统计学》《管理科学》《运筹学》《机器学习》
● 技能Skills:excel、ppt、sql、python、tableau、hadoop、spark……
● 能力Abilities:需求沟通、用户洞察、逻辑推理、实验设计、总结汇报……
有趣的是,如果仔细研究就会发现,在各类工作中,数据分析是唯一一个KSA的知识库都爆满的工种。一般来说:业务类工作,比如销售、产品、运营、营销都更偏A,KS相对较少;研发类工作更偏KS,A较少。而数据分析,恰好夹在业务和技术之间,两边都有涉及。因此只要你想学,KSA里都有成吨的书可以学(如下图)。
于是便导致了一个搞笑的事:入行的同学总是急着看书,买了几十本狂学一通,结果毫无重点,记也记不住,一面试稀里哗啦。回来以后还不去总结:别人到底要的是我的什么能力。还在继续上网问:“到底数据分析要看啥书”然后买更多书回来了!结果越学越迷茫。
要知道:数据分析与数据分析之间的差距,比数据与运营、产品、研发的差距之间大多了。不去认真研究求职目标企业的要求,不去区分自己在面试哪个环节,挂在哪一类问题上,闭着眼睛海学,肯定越学越迷茫。如果能做好充分功课,至少能知道自己输在哪些问题上,这样就更好对症下药(如下图)。
真当开始数据分析工作以后,就会发现:在懂数据和不懂数据的人眼里,数据分析的角色完全不同。
▌ 懂数据的人看起来,数据分析S的成分最大,数据采集、数据清洗、数仓设计都是脏活累活,得认真耕耘才有一个靠谱的数据可用。
▌ 在不懂数据的业务方看起来,数据分析A成分最大,这帮人一张嘴就是:“底层思维”“核心链路”“内功心法”,然后满嘴跑火车,却连最基础的数据从哪来,准不准都不考虑。
▌ 在不懂数据的新人看起来,数据分析K的成分最大,总是觉得有一本书已经写好了答案等着他可以抄。遇到问题总是到处问“常规的,标准的,头腾阿的做法是什么?”
这种差异,导致了数据分析工作中特殊难点:业务部门直接开口要的,不是简单的、孤立的数字,就是一个玄幻的、马上能见效、法力无边的模型。如果数据分析师每天陷于跑一两个孤立的数字无法自拔,就无法做深入的分析,最后结果还不被认可;如果数据分析师头铁,直接接了玄幻不切实际的模型需求,最后肯定难以落地,无法见效,还是背锅。
所以想做好工作,就得一定得对具体的问题进行深入拆解,平衡业务方期望与数据建设质量,分清楚到底这次项目里,要用到多少K,对S的性能要求是啥,最后用A来处理、协调各种乱七八糟问题,保障项目成功(如下图)。
很多同学会感兴趣,如何培养自己运用KSA的能力呢?严格来说,所有能力的培养都是需要思想顿悟与长期的训练的,但是这里可以推荐一个简单的起步方法:
如果对方不懂技术、没有计算机/数学专业背景、没有数据分析从业经历,就不要轻信他说的:“分析模型”“用户画像”“精准预测”,他大概率说的跟KS没关系。这时候需要的是A(沟通能力)从他的提问背景、想达成的目标、遇到的具体问题等角度入手,整明白需求。
如果对方有技术背景,且提及一个准确的技术概念,先跟他就事论事,讨论清楚技术问题本身(S的问题),如果技术路线没有问题,但是他做的仍不能被同事/领导接受,大概率是A上的问题,这时候不要再钻技术的牛角尖了,试着分析一下他的工作环境、项目目标、领导态度,会有很大收获。
纵向的:构建分析逻辑,选择分析方法。
1、数据分析基础方法
2、构建数据指标体系、标签体系
3、构建业务分析思路
4、利用运筹学方法做决策优化
5、利用统计学方法做ABtest/因果推断
6、利用机器学习方法做分类/预测模型
横向的:各个行业的具体分析场景。我们常说,数据分析要“懂业务”,指的就是要了解具体的分析场景。
1、经营分析:面向管理层的企业整体分析
2、专题分析:销售渠道、推广活动、营销活动、产品功能等
3、行业特色分析:saas客户成功、互联网产品改进、传统企业业务员分析
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5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
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2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
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