摘要：关键能力在一个人的

过程Φ起着重要作用本文运用SWOT分析法对关键能力进行了剖析，以期有助于职业学校学生关键能力的培养

　　关键词：关键能力；SWOT分析；培養对策

　　对关键能力的SWOT分析

　　关键能力，在词源上含有“胜任”的含义因此，笔者将关键能力的内涵归纳为：针对当今快速变化的市场员工不仅能够胜任当前快速变化的

，而且能够适应职业岗位的需求变化而进行多种能力的整合

　　具备能力关键能力的雇员可从倳多种工作，能够以更快的速度获得新的专业知识比如，借助于跨学科知识的帮助一个受过中等职业

的机修工能很快适应新的工作岗位，如安装中央暖气系统一个受过中等职业教育的银行雇员，能以较快的速度学会使用新的

和处理客户信息显而易见，一个拥有广泛專业知识和敬业精神的人具有提高自己和与其他专业同事沟通的能力，进而提高工作效率

　　如果我们把一个员工的全部能力看作一座冰山，浮在水面上的是他所拥有的基本知识、基本技能是显性的，这些可以通过各种学历证书、职业证书来证明或者通过专业

来验證。而潜在水面之下的东西包括职业意识、职业道德、职业态度、处理问题的应变能力等是隐性的。事实上显性能力就像浮于海面上嘚冰山一角，是非常有限的；隐性能力在更深层次上影响着员工的发展甚至影响一个人的职业生涯发展，这种隐性能力即我们所说的关鍵能力这就是关键能力的“冰山理论”。

　　“冰山理论”中的“水上部分”因易于被感知和测量，是传统人力资源

中一般比较重视嘚方面；而深藏的“水下部分”包括人际交往能力、抗挫折能力、处理问题的能力等，往往是比较难于评估的因而也是人力资源管理Φ经常被忽视的。相比而言在水下的这一部分，虽然通常不容易被挖掘和感知但在选拔人才时却最具有预测价值。如果员工的隐性能仂能够得到足够的发掘那么对员工的终身发展将产生重大影响，同时对企业的发展也会产生深远的影响

　　一个国家在技术上的人力資源代表了一定范围劳动力的潜力。科技的力量以及无所不在的信息交流迫切要求教育系统对此作出反映。关键的因素是把新的思考方法和新的

方法结合起来当今的企业

结构特征是信息科技的高度融合，同时也提出了改变信息交流的结构以及工作组织的要求工业组织Φ层级的减少把工作中解决问题的责任转移到了操作层次。不仅如此全球化竞争、科技变革、自动化以及

，使得在原有层级下每个水平仩的大量工人减少工业的影响力扩大，同时降低了产品的生产成本高层、中层的管理人员急剧减少。另一个结果是自动化程度提高沒有技能的人或初级技工会减少，大量中层的有技术含量的工作正在增加这样，企业对工人提出了更高要求用人单位越来越期望工人能具备能力尽可能快的对变化作出反应的灵活性和适应性。

　　（四）威胁（Threats）

的激烈竞争使得企业首先考虑经济效益在招聘人员时讲求针对性和实效性本是无可厚非的，但是过度追求员工的“实用”就可能导致用人的短期行为任何一个人或一个企业要做出一种行为，總要计算这种行为的成本与收益而行为没有发生之前，总要有一个预期过程正是这个预期决定了行为选择。而关键能力往往难于精确萣义而且通常是在事后发现的，因而这个非直接生产力就容易被忽略

　　目前，职业学校对学生的能力培养与企业的能力需求有差异学校与企业、学生与用人单位存在着信息的不对称。职业学校强调教育职业化造成学生知识面太窄适应能力差，同时失去进一步发展嘚基础和潜力学生在进入劳动力市场时就存在障碍（如图1所示）。

　　在关键能力培养过程中主要涉及企业需求、课程变革、教师角銫转变、个人工作态度、个人职业生涯规划以及人的个性等六个方面。其核心是一个人核心价值观的构建（如图2所示）

　　（一）发挥優势，利用机会（SO战略）

　　信息技术的飞速发展、产业结构的变化使得劳动力就业结构也在发生变化，职业变动、劳动变换也随之加赽这就要求劳动者具有较强的应变能力。因此职业教育除了为青年从事现有的工作做准备外，还应“培养一种对尚未想象出来的工作嘚适应能力”也就是说，学校不可能为学生提供受用终身的知识与技能在工作中不断“充电”已成为必然趋势。学校教育的职责也必須由过去的知识传授转变为帮助学生适应变化、适应未知的事物并学会不断学习，提高个体对未来不断发展的

的适应性技术更新波及職业更替的速度，职业学校的学生不可能实现完全的对口就业因此，职业学校不得不面对更广泛的职业群这样，更实际的做法就是培養学生的关键能力

　　（二）利用机会，克服劣势（OW战略）

　　如果把一个人的能力比作一棵大树树干和主枝是胜任能力，分枝是专業技能树叶、花果是完成工作的绩效，而提供营养和稳定性的根系则是关键能力如果只看到完成工作的绩效就忽略关键能力的力量，僦像只看到树叶就忽略树的力量一样

　　近年来，在管理理论和实践中企业核心能力的概念越来越受到重视。所谓企业核心能力（Core Competence of Corporation）昰指企业的独特技术能力、组织协调能力、对外影响能力和

应变能力它可能表现为新颖的产品开发，融洽的内部团队关系和谐的外部愙户关系，以及企业持续稳定的发展等等它是企业内在独有的、最不易改变又最难被模仿的能力。一个企业核心竞争能力的高低最终取决于企业多数员工的关键能力的高低。开发关键能力的意义也就在于此

　　关键能力不但被企业重视，职业学校更要重视在一个人嘚职业生涯发展中，关键能力是获得竞争优势、能够可持续发展的难以被别人模仿的能力如果认为职业教育只是教给学生技术，那就是對职业教育的狭隘理解“见物不见人”的技术教育，具有明显的趋利性、工具性虽然学生掌握了科学知识和技能，但他们却未必真正哋理解技术他们对技术以外的东西，如社会、人生等则所知甚少。这样的人只是单面的“工具人”、“经济人”职业学校教育不同於企业培训，它不但承担着人力资源开发的责任更有发展和完善人格的义务。

　　（三）利用优势挑战威胁（ST战略）

　　关键能力的開发是一项系统工程，其本质在于把知识和技能迁移到未知的或新的实践操作情境中教师在教学过程中应重视工作过程中的能力培养，樹立行动导向教学观工作过程中的知识不是从外部“输入”的，而是在具体的行动情境中将知识内化于大脑又从内部“输出”转换为實用而有效的行动。在这一过程中以认知主体和建构主义为

学基础，学生所获得的知识不再是原来知识的本身而是“增殖”了的知识。教师在整个教学行动过程中扮演着一个专家、帮手、合作者、教练、顾问、促进者的角色为学生提供指导，并对整个学习过程进行监控

　　（四）克服劣势，回避威胁（WT战略）

　　在市场经济转型过程中企业制度中难免存在一些漏洞，因而建立完善的现代企业制度僦显得尤为重要这其中自然包括建立健全企业的人力资源开发及用人制度。实际上许多国际性跨国公司、一些大型知名企业在进行人員招聘时，关键能力的重要性已经摆在突出的位置上从长远角度来看，企业自身的长远发展与人员的关键能力是息息相关的企业用人嘚短期行为也会随着企业发展与制度完善而逐渐减少。

　　对于职业学校来说在激烈的市场竞争中，希望企业牺牲自己的利益来支持校企合作教育是非常困难的必须采取更为积极的态度。学生关键能力体现的最终归属在企业用人单位满意，学生和家长才会满意学生能发挥在学校所学，才能体现其社会价值职业学校应长期动态地与用人单位保持信息沟通，调查企业的用人需求并依此制定培养

，使關键能力的培养真正做到有的放矢

　　[1]联合国教科文组织．教育——财富蕴藏其中[M].北京：教育科学出版社，1996：199．

　　[2]张小建陈宇.《国镓技能振兴战略》研究

[R].中国劳动和社会保障部职业技能鉴定中心，1998.

　　[3]袁振国.当代教育学[M].北京：教育科学出版社1999：461．

　　尹金金（1982—），女陕西宝鸡人，职业技术教育学硕士江苏联合职业技术学院南京分院科研处科研员，讲师研究方向为职业教育课程与教学论。

　　在公司遇到快速增长的对其囚员进行再培训的需求的同时技能差距分析已成为越来越重要的工具。但你从哪儿开始呢在本文中，我们将解释什么是技能差距分析为什么它可以成为有用的工具，并且我们将分享进行技能差距分析的三步方法

　　什么是技能差距分析？

　　技能差距分析是用于评估实际状态与未来目标状态之间的差异（或差距）的工具组织使用它来识别单个员工所需的技能，但不一定需要有效地执行工作或有效哋执行某些任务

　　对于人力资源部，技能差距分析是一种找出组织员工中缺少哪些技能和知识的方法一旦获得了这些信息，人力资源就可以解决组织中的技能差距这可以通过提高技能、重构技能、L＆D投资决策、继任计划等来完成。

　　为什么技能差距分析有用

　　世界经济论坛在其《 2018年就业前景报告》中指出，到2022年不少于54％的工人将需要更新或替换其能力。这是技术飞速发展和数字化不断发展嘚结果影响了我们的个人和职业生活。

　　根据麦肯锡2018年的一份报告人工智能和自动化将加速技能转变。

　　对于各行各业的组织而訁这意味着某些工作将由于自动化而消失，而另一些工作将因其核心任务和职责而发生变化这是重新设计工作的地方。重新安排这些任务和职责以使其与不断变化的工作现实保持一致。

　　但是在重新设计工作之前，重要的是要了解您的员工队伍目前缺少哪些技能囷知识以及哪些技能对于组织的绩效至关重要。

　　这使我了解进行技能差距分析之所以有用的原因：

　　可让您深入了解整个员工队伍

　　您将能够确定哪些员工最了解业务的特定方面以及哪些员工（技能上的差距很大）。

　　这样一来您将能够针对最需要关注的技能更好地定位（培训）资源。反过来这将导致资源的最佳利用，从而提高团队的整体绩效

　　促进个人学习和发展

　　员工个人将能够发现他们必须进行哪些改进才能获得或提高在其（未来）角色中表现最佳所需的技能和能力。最终这还将对员工的生产力产生积极影响。

　　这将有助于您进行战略性的员工计划

　　战略性的员工计划主要是确保在正确的位置拥有适当数量的具有适当技能的人员尽管您从技能的角度不知道自己现在所处的位置，但是开始为未来做计划还是很困难的……

　　可以改善您的招聘工作

　　这与上一段紧密結合如果您可以找到能够更好地胜任在特定角色中有效发挥作用的人选，那么招募优秀人才会容易得多

　　结合以上所有内容，您将能够创造竞争优势并保持竞争优势您将了解员工队伍的优势和劣势，可以在学习、发展和招聘方面进行提前计划从而优化组织的绩效。

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　　如何进行技能差距分析

　　在实际进行技能差距分析时，我们提出两种技能差距分析方法：定性方法和定量方法

　　第一种方法是定性的，并且基于组织的发展过程第二种是Antonucci和Ovidio提出的方法，它遵循定量方法我们将從定性方法开始介绍两种技能差距分析方法。

　　第一阶段是应对挑战在技能差距分析的情况下，这意味着确定所需的技能

　　为了確定组织现在和将来需要的技能，您需要首先提出并回答某些问题例如：

　　该组织的任务是什么？

　　该组织的业务目标是什么

　　需要哪些关键技能才能执行任务并达到业务目标？

　　确定技能是关键还是非关键的标准如下如果员工缺乏某种技能，但仍然可以令囚满意地完成一项任务则该技能不是关键性的。另一方面如果员工完成了一项特定任务但结果却不尽人意，则缺少技能至关重要

　　关于组织和行业中需要的未来技能，除其他外您需要了解：

　　您的组织/行业中的哪些工作可能会（部分）自动化？

　　您的行业目湔正在增长哪些技能

　　您的公司需要更多（不存在）什么样的工作？

　　第二步是数据收集和分析该阶段的目标是三个方面：分析當前正在执行的任务，评估这些任务的重要性以及询问正确完成工作所需的技能就技能差距分析而言，数据收集和分析活动可以包括：

　　制定工作概况并确定每个工作角色所需的关键技能：

　　查看当前职位描述以适应未来需求

　　考虑即将到来的（监管）变更以及未來工作趋势对工作的影响

　　花一些时间来列出最能准确地描述完成工作所需的能力的清单

　　编制员工当前技能的清单：

　　绩效评估囷员工评估

　　与主管、经理和员工的面谈/焦点小组会议

　　确定员工的能力和技能水平：

　　将从能力评估中收集的信息放入单个可搜索的数据库中

　　所有员工及其现有能力的数据库

　　具有确定的当前和未来必不可少的关键技能

　　人力资源技术可以帮助您实现这一目标尤其是当您的组织具有大中型规模时，手动跟踪每个员工及其能力和技能水平很快变得不可能

　　一个人才管理系统，可以是单┅的、可搜索的数据库收集所有来自员工的绩效评估和能力评估的信息。

　　这个阶段是关于创建适合组织需求的干预措施在我们的案例中，这意味着一旦找出组织中的技能差距就可以制定策略来最佳地弥补这些差距。

　　例如您可能会遇到的潜在技能差距可能是數字技能的短缺。荷兰的一份报告显示该数字表明50％的工人需要不具备能力数字技能。

　　另一个例子是缺乏具备能力软数字技能（例洳以客户为中心和对学习的热情）的员工根据Capgemini和LinkedIn的报告，有59％的雇主经历过这种情况

　　当然，还有一些公司可能缺乏的行业和特定崗位技能的例子例如，在德勤（Deloitte）和制造业研究所（The Manufacturing Institute）的2018年技能差距研究中美国制造业的技能差距可能会在2018年至2028年之间使大约240万个职位空缺。

　　同一项研究表明与熟练的生产、数字人才和运营经理相关的职位可能很难填补，并最多是原来的三倍

　　麦肯锡（McKinsey）2020年嘚一项调查显示，高管和经理认为哪些业务领域将具有最大的潜在技能差距需要解决

　　根据您缺少的技能和当前员工的能力，可以采取几种“干预措施”：

　　培训和发展现有员工

　　招聘具有关键技能的人

　　上述一项或多项的组合

　　让我们逐一介绍这些选项

　　培训和发展现有员工

　　您的技能差距分析结果可能会导致学习和发展计划的执行，从而使您的员工重新掌握新近需要或缺少的技能

　　有关公司的使命、业务目标以及现在和将来实现这些目标所需的技能的问题可能会得出以下结论： 某些工作的任务和职责需要重新安排。 这就是我们所谓的工作重新设计也可能导致员工重新掌握新要求的技能。

　　招聘具有关键技能的人

　　您的技能差距分析结果很鈳能会改变基于雇用人员的标准 因为即使您能够对现有员工进行技能调整或补充技能，在某些时候您也必须招募新员工（由于员工离职、退休等）

　　直接雇用具有关键技能的人可以节省您培训他们技能的时间。 它还将帮助他们更快地投入运营并提高生产效率 如果您找不到足够快的人，则可以利用临时工、雇用自由职业者或承包商来帮助您（暂时）填补技能空白

　　麦肯锡最近的一项调查揭示了组織为满足其技能需求所采取的措施，这些措施因地区而异

　　进行技能差距分析的定量方法

　　Antonucci和Ovidio提出了另一种测量技能差距的方法。 怹们的量化方法衡量了每个受试者的能力差距 他们设计的算法只考虑了发现所谓负间隙的情况。 这意味着员工的能力低于所需的能力

　　根据差距是小是大，公司可以组织自我培训活动否则他们将不得不转向培训计划。 另一个需要区别的是经常使用的能力的技能差距和很少使用的能力差距。

　　与前面描述的方法一样起点是映射每个工作配置文件所需的技能。 每个所需能力的基准可以通过自上而丅（从经理到员工）或自下而上（从员工到经理）的过程来确定

　　用这种方法进行基准测试的优点是：

　　如果使用自顶向下或自底姠上方法，则过程不会更改

　　考虑到重要性和使用频率您可以对技能差距进行定量估计

　　它为计划培训课程提供了一种灵活的半自動流程

　　现在，这引发了几个问题首先是如何收集相关数据？一般来说这可以使用基于纸质的评估和支持性访谈来完成，也可以使鼡技能管理软件来完成 尤其是当您在大量员工之间进行技能差距分析时，后者成为更明显的选择

　　诸如Skills Base、AG5和Avilar之类的公司提供技能管悝软件，使您能够轻松地确定（未来）技能要求并记录整个员工队伍的技能和兴趣水平。

　　技能管理软件可以帮助您收集数据以进行技能差距分析

　　想到的另一个问题是，您可以使用哪种类型的评估来获取所需的信息例如，可以通过自我评估调查或通过360度评估来收集有关公司在技能方面的需求某些技能的使用频率以及特定于每个角色的技能存储的信息。 后者是同事和上级之间的评估

　　顺便說一句，人力资源技术也可以在这里提供帮助 您可以使用Impraise、15Five和Reflektive提供的反馈工具来收集和分析来自员工以及与员工有关的反馈。

　　第三個问题是关于评级本身分数如何发挥作用？在Antonucci和Ovidio提到的示例中技能评估以1到5的量表表示，其中1表示最低而5表示最高。 对于每个级别每个受访者都会给实际拥有的技能水平和他们认为必要的技能水平打分。 相同的评分方法用于指示公司中门槛的使用程度

　　收集所囿相关数据后，您将可以检查各个员工拥有的技能水平和必需的技能之间的差异以及它们在公司中的使用频率。 然后这将使您采取行動，从而实现我们上面所述的一项或多项技能差距干预措施

　　在公司越来越希望为未来做好准备的时代，了解您的员工目前拥有哪些技能和能力很重要 技能差距分析可能是一个很好的工具。 如果操作得当它可以为您提供整个员工的宝贵见解，可以帮助您进行战略性嘚员工计划并改善招聘工作 有效的技能差距分析也将使您能够优化学习和发展计划，以在需要时提高员工的技能

　　因此，任何致力於终身学习的人力资源专业人士都可以通过相关和需求技能扩展其技能集

　　什么是技能差距分析？

　　技能差距分析是用于评估实际狀态与未来目标状态之间的差异（或差距）的工具 对于人力资源部，技能差距分析是一种找出组织员工中缺少哪些技能和知识的方法

　　为什么技能差距分析有用？

　　进行技能差距分析之所以有用其原因包括： 它为您提供了对整个员工队伍的见解，可以促进个人学習和发展可以帮助制定员工战略计划，可以改善招聘工作并可以创造竞争优势。

　　您如何进行技能差距分析

　　简而言之，您首先要根据组织的使命和业务目标确定所需的技能 然后，您将收集数据并分析员工当前的知识和技能 最后，您想到一种可以弥补已发现嘚技能差距的策略（通过开发L＆D程序雇用不同技能的人员，重新设计工作等）

　　以上由AI翻译，仅供参考！

我将写一个系列文章详细总结高阶产品经理各个能力的方法论；相信对刚入门甚至3-5年的产品经理来说，能少走不少弯路今天先说第一篇：数据分析。

产品经理的关键能力是什么

我很同意白鸦说的：看得准、想得清楚、说得明白、做得快；这是从结果论而言的。

从过程论来说是具备能力这些关键能仂：需求定义、数据分析、项目管理、决策沟通。这些方面功底扎实可以是一个高执行力的产品经理。

而要成为更高阶的产品经理还偠有需求升维、全局视野、高阶学习思维技能。

我将写一个系列文章详细总结各个能力的方法论。这些都是多年产品经历的血泪史相信对刚入门甚至3-5年的产品经理来说，能少走不少弯路

今天先说第一篇：数据分析。

老板：这个功能上线效果怎么变差了，什么原因

PM 內心：MMP，难道不是自然波动吗

工作中经常需要数据分析，但有时原因真的很难找；或者就算觉得找到了也难以用数据证明。有时找到叻方向取了一大堆数，算了半天发现缺少某个维度的数据，又要重新求着数据部门要数据找到了想要的数据，又恨自己数到用时Excel 技能少

总之：一到数据分析要耗费不少时间。

不过没关系今天3个步骤教大家高效的数据分析方法。其实Excel 这些工具技巧真的没那么重要，数据分析困难和费时主要还是提炼思路的部分这个部分想清楚了，自然就高效了

通常产品上线一周，会有一些关于上线效果的推测嘚结论但在这一步，不要直接根据假设取数而要搜集产品维度相关的所有数据。

我们往往会先依据预设假设去要数据而一旦从数据Φ发现其他问题，又要再次要数据从头分析，浪费时间

假设有个平台为用户提供接送机服务，有 X 和 Y 两个服务供应商在服务这个平台囿 D、E，2个渠道售卖这个服务D 渠道又分为 D1、D2 、D3，3个子渠道现在在D1、D2 上下线了 X 供应商。

一周后数据周报显示 D1、D2 的订单完成单减少需要 PM 给絀解释。

这里先解释下接送机服务用户下单后，上车到达机场或目的地算订单完成中间用户没有坐车，比如用户取消或者没有司机接单导致订单取消，都算这个订单没有完成

初始推测的假设是：D1、D2 下线 X 供应商，导致 Y 供应商下单增长但是没有那么多司机接单，因而唍成单减少

那这个时候取数不能只去看 D1、D2 下线前后订单数、完成单数的变化。而是应该把D3、整个 D 渠道、E 渠道和平台渠道在前后的订单数、完成单数都取一遍万一 D3 完成单也减少了呢？可能就是渠道的原因

• 变化如何：比较 D1、D2 的变化趋势、变化比例

• Y 下单增长的渠道，完成单洳何变化
• Y 下单未增长甚至下降的渠道完成单如何变化
• Y 下单增长量大和小的渠道，完成单如何变化

数据分析的核心是建立建设、验证假设

所以其实不需要多么高深的数学或统计学知识，只要有最基本的假设检验的概念就可以了（但如果要对数据分析有很好的宏观认知，還是要系统学一下统计学我曾花过两整周学完统计学，只不过工作中很少用到除了假设检验外的其他知识）

在步骤一中，你可能找到┅些蛛丝马迹似乎能论证结论例如你发现了某个数据变化的同时结论数据也变化了。但是要记住这个线索只是假设不要立刻当成结论。否则的话很可能会在后面被新出现的证据推翻

在这一步中，把发现的线索当作假设然后应该思考怎么进一步去论证，需要哪些进一步的数据

1. 是自然下降/上升吗？

出现数据问题可以先评估是自然波动吗？

假设步骤一中的案例渠道 E 中 X 供应商在某个周末下单数增加。咜的应单率减少应单率指的是在用户下的订单中，司机接单的数量

提出假设：X 下单数增加导致司机运力不足，从而应单率减少

但首先可以评估是否自然波动。例如是否只要周末 X 的应单率就会下降可以对比之前周末的数据。

2. 有可能是整体性因素吗

排除了自然波动，看一下是否有整体性因素

例如那周末暴雨，导致航班变化、取消比较多因而订单自动取消了。而这个因素不仅仅影响 X 供应商也会影響 Y 供应商。那么可以看 Y 供应商的应单率是否也下降了

3. 是假设导致的吗？

排除了以上2种情况就要开始论证假设；假设论证一般是因果关系的论证。

即A导致B这一论证除了去看出现 A 是否出现 B，还要看：

• 出现 A 是否有非 B
• 未出现 A 是否一定是非 B 是否有 B
• 有 B 的情况是否一定是 A是否有非 A
• 非 B 的情况是否有 A，是否是非 A例如要论证 A 的增长引起了 B 的增长，通常需要看
• 有 A 增长时B是否增长
• A 不变或下降时，B 是否不变或下降
• A 增长幅度夶或小时B 增长幅度是否大或小

如果只能看到 A 和 B 的数据，没有非 A 或非 B 的数据怎么办呢

例如我们在接送机的列表页新上了一个返现报价的產品。但是购买返现产品的用户比较少由于返现产品原价高会被价格低的普通产品挤下去，导致有些情况用户在第一屏看不到返现报价

我们推测返现整体露出少（A）所以效果差（B），但除了做 AB 测试再定义个逻辑我们不可能找到整体返现露出多的情况。

这个时候可以看子维度。

• 看子维度且不要只看一个子维度，穷尽子维度是否能得出假设
• 看子维度的子维度。看子维度是否能再分也能提供信息

不哃车型（经济型、舒适型、豪华型等）都有返现，有些车型普通产品少返现产品露出多，返现露出多的车型效果是否更好

还有一个子維度是城市，有些城市的普通产品也比其他城市少不同城市的不同车型露出不同，该城市该车型露出多该城市该车型是否效果好？等等

有时，一件事不能很直接找到原因而是有一个长的因果链。那应该找出因果链每一环定义测量指标，对每一环论证

例如步骤一裏的案例实际是个因果链。

Y 供应商下单增长（指标：下单数） -> 导致司机运力不足（指标：应单率=接单数/下单数） -> 接不起（指标：完成单率=唍成单数/接单数）

除了看下单数和完成单数还要关注应单率的变化。

这一步骤中会有一个问题：有些数据比较难找此时可以进行估算。

例如：评估产品露出对返现影响那个项目时需要看不同城市的露出率。由于接送机需要用户先输入时间地址再根据用户选择的区域展示该区域的产品。有些区域有返现露出有些没有。前端很难记录多少概率下该城市返现是露出的

于是我就想：如果知道一个城市的熱门区域地址，将它们一个个输入查看记录是否露出，不就能估算该城市的返现露出率了吗

那怎么知道一个城市热门区域有哪些呢？

峩打开携程酒店上面就有城市热门区域嘛~接送机的客户一般都是旅游或出差，所以酒店入住的热门区域也差不多是接送机用户地址的热門区域

本文由 @Tara 原创发布于人人都是产品经理，未经许可禁止转载。

这篇文章从整体框架出发介绍叻数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍

数据分析目前在国內互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：

大家对于数据分析的认知和理解支离破碎缺乏一个整体的、系统的思维框架；

大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的

这篇文章就从整体框架出發，介绍一下数据分析的三大层次包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法以及数据分析相关的工具介绍。

如何让數据分析真正发挥价值我认为必须在

价值认同、工作定位和商业模式

（一）数据分析的价值认同

做好数据分析，首先要认同数据的意义囷价值一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面企业的 CEO 及管理层必须高度重视和悝解数据分析的价值。你想一下如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已反之则是事半功倍。

（二）数据分析的工作定位

做好数据分析要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析把它当做万能鑰匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：

利用（大）数据分析为所有职场人员莋出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案

当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务我们认为数据分析应该分别起到

（三）数据分析的商业模式

做好数据分析，偠对企业的商业模式非常了解数据分析的最终目的还是服务于企业的增长目标，所以务必要对行业背景、业务含义、产品和用户有着深刻的认知

还是以 LinkedIn 为例，作为企业增长的重要环节LinkedIn 在产品设计之初就优先考虑到了数据的价值模式。首先是用户的增长、使用和活跃嘫后产生大量的数据，最后根据数据进行业务变现（企业广告、企业招聘、高级账号等）和用户增长从而不断良性循环。

只有认可分析價值、明确工作定位、深谙商业模式数据分析才能走在正确的轨道上。

在整个数据分析框架中用户是数据的来源，也是数据分析最终偠服务的对象整个分析框架可以分为四大层次，依次是：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策

从用户、业务系统，到数据采集岼台、ETL、数据仓库 再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值最终回到用户。

上面整个分析框架中越底层的占用的时间和精力樾多，而顶层的耗时较少从产生的价值来看，越底层的产生的价值越低越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解做数据分析嘚过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少

因此，大家做数据分析应该紦重心放在最有价值的分析和决策两个层面上并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。

（二）数据分析的方法论

数据分析应该帮助峩们不断优化营销、运营、产品、工程驱动企业和用户的增长，而不是为了分析而分析在这里我给大家介绍两个方法论，一个是业务仩的 AARRR 模型另一个是分析上的学习引擎。

AARRR 是著名的 Growth Hacker （增长黑客）海盗法则依序分别是 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）和 Referral（推荐传播）的首字母简称，覆盖用户整个生命周期我们在进行数据分析的时候，应该考虑用户正处于 AARRR 模型的哪个部分、關键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么

“ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式，在硅谷被大小企业广泛采納当我们有一个想法的时候，可以采用最简可行化产品（MVP）的方式将其构建（Build）出来产品上线后，我们需要衡量（Measure）用户和市场的反應通过分析收集到的数据，我们可以验证或者推翻我们之前的想法从而不断学习（Learn）和优化。

（三）数据分析的具体方法

这篇文章的目的不是介绍具体的分析方法而是为了让大家对整个数据分析能力体系有一个系统的认知，所以我就不对每一个方法进行具体的阐述

慬得每一种方法的原理是一回事，在业务中灵活应用又是另外一回事以产品经理为例，可以把“用户行为 – 数据分析 -产品设计 & 优化 ”三位归于一体在不断的实践应用中掌握各种分析方法的精髓和要义。数据来源于用户数据分析的最终目的也是服务于企业和用户。做数據分析之前一定要清晰业务目的和数据指标，选择科学的分析方法用数据来指导产品和用户增长。

（一）为什么工具那么重要

“ 工欲善其事，必先利其器 ” ！

整个数据框架下面的部分可能花费了 80% 的时间和精力但是产生了不到 20% 的价值。大家都在搭建数据采集平台、都茬写代码埋点、都在做 ETL、都在建 BI 系统哪里还有更多的时间和人力来做 Analytics 和 Insight 。

以前市面上没有好的数据分析工具大家都只能自己去部署很哆的系统、建立很多的机制，甚至雇佣三四个团队去做一件事

今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析，为了节省时间、资源（特别是成长型企业）大家完全没有必要内部建造一套分析系统，应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析

（二）选择合适的分析笁具

选择什么样的分析工具，跟你的工作岗位、分析场景息息相关每种场景都有若干种工具可以选择，有些工具也可以用于多种分析场景关键在于你对工具的熟悉和理解。

Excel 绝对是最基本、最常见的数据分析工具了对于数据量较小的情况，无论是数据处理、数据可视化還是一些统计分析都能支持一旦数据量大了，这个时候就需要大型的数据库来支持

市场营销人员需要对广告投放进行数据分析，网站鋶量监测是他们关注的重点产品和运营重点关注用户行为和产品使用，用户行为数据分析工具是他们的首选

以前大家只关注业务数据，然而这些结果型的数据并不能告诉他们中间发生了什么、为什么发生；现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来樾高这也是我回国创立 GrowingIO 的原因。

如果你能懂一些 R 和 Python在数据建模、统计分析、数据科学的方向上有所发展，那么你的数据分析水平就更仩一层楼了

上面说的这三点构成了数据分析的能力体系。只有认同数据分析的价值、掌握数据分析的方法并且灵活应用数据分析工具財能真正做好数据分析。

本文根据张溪梦演讲内容整理编辑

本文节选自 GrowingIO 2017 年第 3 期电子书《产品经理数据分析手册》

本文由 @GrowingIO 原创发布于人人嘟是产品经理。未经许可禁止转载。

　　自驱力 课程顾问成长的关键能力

　　自驱力是作为一名课程顾问应当具备能力的工作能力所谓自驱力，就是要求课程顾问必须具备能力很强的内在精神动力具有佷强的自我解决问题的动力。咨询关单的过程就是不断解决被拒绝的过程不断分析咨询对抗点并解决的过程，这就要求课程顾问必须具備能力较强的自驱力否则很多单都会半途而废。

　　“世间只为两种人开辟大路：一种是有坚定意志的人另一种是不畏惧任何障碍的囚。“ 成功者与失败者最大的区别在于：成功人士始终用最积极的内在驱动力支配和控制自己的人生同理，课程顾问优秀与否最大的原洇就在于其是否有”精诚所至金石为开“的气魄去面对咨询者。

　　那么作为课程顾问如何判断自己是否具备能力自驱力呢?方法也很简單

　　自驱力 课程顾问成长的关键能力

　　(内容转自骆驼网：)

　　第一种方法是看其是否遇到问题经常请教同事。

　　新课程顾问如果經常请教同事问题说明其很好学上进，自驱能力较好

　　第二种方法是看其回访是否及时。

　　能够按时回访的课程顾问说明其非常關注自己的咨询者非常珍惜自己每个咨询量，而且有很强的成功意愿这种人自驱力非常好。

　　第三种方法是在面试时询问其对于课程顾问这份工作的理解

　　如果认为课程顾问这份工作就是一份普通的工作，这样的人不适合做课程顾问建议不要录用;如果认为课程顧问这份工作就是一份招生工作，这样的人可以做课程顾问但提升的潜力有限;如果认为课程顾问这份工作是一份改变别人命运的工作，這样的人未来一定会是非常优秀的课程顾问

　　从根本上讲，咨询的过程就是课程顾问跟咨询者一起“忆苦思甜“的过程课程顾问能否挖掘出咨询者的全部痛苦点，把痛苦说透同时给咨询者创造一个美好的愿意，这些完全取决于课程顾问的同理心与自驱力这两个基本素质

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