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- 本期人物 -
戴师兄——背景 · 介绍
中国人民大学2018级经济学本科毕业
社区负责人：负责国内某大型三方算法竞赛平台及数据科学社区的设计、冷启动和运营，全球首发藏文手写数字Mnist数据集带来MAU 70% 净增长
用户增长官：负责城市智慧政务城市大脑的数据咨询和解决方案制定
数据分析师：负责线上消费金融场景业务的数据建设，模型应用，增长策略与成本核算
培训师：独立开发设计《商业数据分析》内训课程
一个超乐于分享知识和经验，帮更多小伙伴利用数据分析价值的B站up主。
下面，就让Aha和戴师兄一起唠唠嗑，听听他成长背后的故事。 Q. 首先欢迎戴师兄来到Aha，先请戴师兄介绍一下自己吧。 A. 大家好，我是B站数据分析up主戴戴戴师兄。之前做运营出身，然后自学半年转型数据分析师，现在在一家由红山软银领投的明星创业公司的CEO办公室担任p8级别数据分析师。也是一个希望在数据分析之路上给大家带来学习攻略和成长经验的学长。 Q. 戴师兄，你曾提到过本科毕业后找工作过程坎坷，想去风口的高科技行业，然而自己的专业和经历并不对口，最后历经艰辛还是拿到了一家AI创业公司的运营offer。那现在你回头看，有什么经验或教训可以分享吗？1/ 首先建议大家尽可能在学习能力和状态好的时候多学点难的知识，可以考虑多往高新科技行业发展。有时候你可能觉得以后再往上面钻研不也来得及吗？但随着年龄增加，步入工作后，属于自己的时间会越来越少，所以年轻时最宝贵的资源和优势就是时间和自由，还是希望大家能抓住在校时间，包括刚毕业的前两年多学点难的知识，可以考虑去一些高科技行业，比如数据和算法都是好的赛道，赶上技术发展带来的时代红利。18年的互联网并不像现在这么被大家看重，那时候大家普遍还是更想去金融、咨询、快消等公司。我当时也是这样想，不过还是抑制不住心中对互联网的热爱。然而现实是我当时没任何技术积累，本科虽然做了好几份实习但都偏管理。比如行政助理、人事，还有一些管培生之类的。当年最火的AI行业，我去做算法是不够格的，当时还想做产品，但面试很多后才发现要么没响应，要么回复技术能力不太匹配。后来找了很久才拿到一家创业公司的运营offer，让我试试能不能干着看看，并给了一周时间让我学习相关知识，并告诉了我缺陷在哪。我那一周就废寝忘食，拼命补充算法的基础知识和深度学习的基本原理，然后又动手研究了几个实操案例，最终拿到正式offer，可以说非常坎坷。那很多时候我们去找自己理想中的工作时，可能都不知道自己问题到底出在哪，当然我希望大家尽量对自己有一个「清晰的认知」和「好运气」。如果这两方面不够，可以考虑到Aha来找我们对应的学长学姐，他们都非常愿意给你提供相应专业方向的热情帮助。
Q. 那师兄在正式成为运营团队的一员后，除了主动学习各种知识，比如数据分析，是怎么说服领导和团队信服你数据驱动的运营方案，然后批准执行的呢？ A. 如何说服领导和团队——相信你的执行方案，特别重要。还没执行时，方案就要列的很详细，全流程要做什么，已经准备好联系谁，预计转化率和提升等关键指标是多少，需要给领导明确合理的执行方案和给自己许下的目标。准备好后，再结合你之前的工作能力，领导一般都会支持你去干一下，如果你需要的这些资源和东西都是公司现成的。 Q. 其实也是基于，如果当时执行了你的方案，它需要承担的成本或风险都比较低，所以可以比较顺利的获得老板和团队的认可，去尝试做这样一个方案，对吧？ A. 对。这也是你需要在活动设计和选择上面提前考虑好的。其实也是一步步的，随着职级和能力的上升，你可以玩一些高风险的事，但初期的话可以尝试做些小微创新。 Q. 相信师兄确实在第一份工作中做出了一定成绩，不然也不会有第二份3倍薪资邀约的工作。那你现在回过头，怎么看待当时的选择，有关于选择的经验吗？ A. 谈不上选择的经验，只有血的教训跟大家分享一下。（二哈画外音：师兄也太实诚了吧）当初就是因为一下涨了很多薪水就去了。但今天回头看，这个决定没那么正确，毕业前三年不该太看重工资。由于在第一家公司干了8个月就跳槽了，我第一份工作甚至没干满一年。这对一个应届生或刚工作几年的打工人来说，对以后找工作是比较大的障碍，未来的雇主可能会觉得你的选择变得太快，不成熟。还好，我的这份工作是被人挖走的，而且有三倍翻转的薪资背书，可以说是能力成长太快，被伯乐相中。但正常情况下，我还是建议大家至少一年或两年才去换第一份工作。 Q. 戴师兄你在工作中，如果遇到分析出来的结果和老板预期不同，或者和团队长久建立的常识有冲突时，应该怎样去处理呢？1/ 职场初期，大家一般倾向于报喜不报忧，表达好的、符合老板预期的数据。如果跟团队长期建立的常识不同，我会选择避开或者随大流。这很正常，我也害怕这种情况，因为一开始确实比较弱小，也不知道老板面对这种结果时，对你是产生否认还是继续支持？幸运的是，我当时的工作环境、领导和团队都比较友好，能容忍新人犯错和不停迭代，变得更好。2/ 工作第二年，我会站在一个客观和三方的角度上去分析评价做的事情。基本上都会明确指出我哪里做的好，哪里不够好，分别对应的原因和下一步准备如何迭代。3/ 现在这个阶段，我在客观给出数据分析结果后，也会综合考量公司业务的发展阶段，整个团队的状况等，再来给出判断和建议：
▶ 如果各种工作活动结果，与你的分析报告、老板预期、团队建立的长期常识不同，又不去妥善处理解决问题的话，是会有碍于短期的业务发展和长期的业务平衡。
▶ 比如假设大家建立的常识就是要打胜仗，攻城略地，业务状态整体比较高昂的话，这个时候只要结果不是非常的差，你更应该选择去鼓励团队，或者说鼓励老板继续往前冲。
▶ 如果现在都是已经比较自满了，需要敲敲警钟了，这个时候可能会强化放大一些不好的结果，哪怕跟老板的预期不符，你也要及时提醒团队去注意这个事情。
▶ 如果团队现在士气本来就比较低落，已经连续做的没什么起色，这时候反过来要安慰团队，尽量说一些好消息激励大家，然后帮大家一起把问题处理一下。
团队的状态和业务发展阶段很重要，其实怕的不是团队没做事和做错事，怕的是团队在不正确的时候做事，哪怕那个事情是正确的。
Q. 另外我发现，师兄毕业后这两年主要在创业公司，但可能更多年轻人会想先去大厂锻炼，师兄怎么看待这两种不同选择呢？ A. 在创业公司和大公司最大的区别就是是否有稳定的保障，其实就是风险和收益上的权衡。什么事基本上你只能靠自己去做。其实只要创业公司业务在正向的发展，然后领导导愿意带你，哪怕领导不愿意带，只要它的业务是在发展的，真实情况下对你的能力锻炼，很可能是比大公司大的。
可以直接接触到高层甚至是公司的合作伙伴，比如给我开出三倍涨薪的老板就是我我的第一位老板带我出去时结识的。
如果以后有小伙伴想创业或者自己带团队的话，那创业团队里呆过就是很宝贵的经验。
相对来说会有更成熟完善的体系，如果能做到在成熟的体系里去理解机制的运行，主动多学东西，或者多在一些岗位轮岗，多跟多接项目，多和不同的人协作，也可能获得很大能力提升。
但怕的就是大公司容易变成螺丝钉，只盯着自己手头上的工作。这时候你成长速度很大程度上是走下坡路，一定比在创业公司里没日没夜去解决问题或者持续为公司创造价值的小伙伴的能力成长要慢。
从风险收益角度上考虑，可以先去大厂干两三年，中间去一些中小型公司或创业公司体验一把，再来选择你最喜欢和最适合的地方。
Q. 说到这里，今年“内卷”这个现象非常引人关注，哪怕是在很多人眼里已经有了优质大厂工作的同学们都觉得自己被疯狂卷着，师兄怎么看待“内卷”现象呢？ A. 在目前内卷程度下，我相信社会上一定存在着创新的价值和机会。当你把手头工作做好后，可以想想你能做什么机制系统之外的。▶ 比如大家都加班，拼业绩上你能不能做些其他业务线的东西，能不能对工作有更多创新性的提升和发展。不要想着怎么在内卷中取胜，你就想着怎么脱离内卷。把问题的角度定位在这个方向上，换个角度思考，或许就能找到出路。▶ 比如可以跟领导多沟通，让你负责一些不太内卷的工作内容，比如其他人不想尝试的新业务。▶ 再比如说做东西大家都是最远，你可能做得最快，你就成了小组长。这些可能性还是比较多的。 Q. 师兄的视角太棒了！像是要think out of the box，找到能让自己跳脱出内卷漩涡的地方，找到其他可以创造价值的地方。看的出来师兄主观能动性非常强，所以如果想毕业第一份工作就去创业公司，会比较适合像师兄这样自驱力很高，有强烈意愿去学习和自我提升的。 A. 对，其实还有一点，选择迈入的每一段工作都需要有一定目标。第一份是想知道这个行业的发展红利；
第二份是为了涨薪，很实际；
第三份是想在相对来说更成熟的公司试试之前的野路子能不能用上，接受更系统的培训，经历也可以成为背书；
第四份是想把过去一些经验和能力变现，并且有更高权限去做自己想做的事。
同时这一轮走下来的话，也让我在一个比较快的时间感受到了职业发展上各个阶段可能经历的一些事，现在的想法会更成熟。
Q. 接下来和师兄聊聊，成为B站数据分析垂直领域up主以后的故事吧。从你今年6月22号发布第一个视频到现在也有小半年了，可以聊聊你成为数据分析up主的初衷，和在真正踏上路之后的感受吗？ A. 我做B站的主要初衷就是觉得数据分析很有用，希望大家不要怕它，而是把它的价值发挥出来；另外如果做的成规模了，能恰点饭也不错。在做了up主后，发现数据分析视频触达的人群非常广，认识了很多从来没想过会发生交集的小伙伴，也让我有了新的目标：▶比如有在电子厂一线车间工作的、在工地上做财会的小伙伴，还碰到了有听力障碍但依然坚持学习数据分析的小伙伴，让我很感动。他说他非常喜欢我的视频，因为我关键的视频都会很用心的配字幕，他学起来就比较容易。虽然他听不见我的声音，但能感受到我的活力和我想带给他的价值。▶ 再比如还认识了一位想用数据分析原理做创作的DJ，想尝试下能不能用深度学习将音符的排列组合自动化，在里面找到一些好的、或许能创新的旋律，就每天专门空出一段时间来学习这个事情。所以现在，我认为我的内容应该更接地气更落地，让更多人感受到数据分析的价值。从一开始想做个小up，年少想恰点饭和跟大家分享一下经验，变成了一种使命感。
图 / B站主要视频
小伙伴们积极学习的状态也在一定程度上鼓励了我。每个小伙伴私信我基本都会回，在我告诉他们要怎么学习后，他们是真的会去买资料，认认真真读，认认真真弄幕布等高级工具整理笔记，认认真真刷题做SQL，学习相关技能。即使可能刚开始他们手上拿到的牌不好，但是他们努力的把这个牌打好。我想我有时候遇到一些挑战，或者面对很困难的知识，出现畏难情绪不想跟大家分享，或觉得讲不好时，想到这么积极学习的小伙伴们我都会更咬牙坚持，把知识和能量传递给更多需要的人。另外我希望未来能有机会挑战下数据产品或数据应用的具体开发。因为我现在对手头上一些工具的有些方面还不是很满意，可以做得更好。这样能够让大家以后在数据分析上投入的学习精力更小，通过工具来提高整体的工作效率。
图 / B站万粉达成
Q. 可以说B站帮师兄达到了出圈的效果。那师兄这一路走来，从最早数据分析的学习者，到工作中的应用者，到现在你成为了教大家去做数据分析的老师，你是怎么把学的理论、工具与实际业务结合起来，不断内化然后输出的呢？
用框架或者分类的方式，把知识点不重不漏的整理出来。虽然这样听像MECE，但还有一点，它是有明确单位方向的，这个框架能把这方向的知识全部放进去。
常见的框架里最常用的就是流程。以面向工作的从无到有举例，比如数据从埋点开始一步步实现到业务做决策，把这个流程从头到尾弄清楚，这个流程就是很好的知识框架。以我自己在数据分析上的应用为例：
▶ 弄清在我手头的环节是后，研究它上下游是怎样的；
▶ 开始填充流程下面的具体细节，这样大框架我就拉起来了。
▶ 但后来发现这个大框架并不能很好的指导我解决业务问题，因为这个流程是从技术上（比如埋点、数据仓库、工具、BI报表）梳理的。
第二阶段：应用知识框架。
知识很可能是庞大的，但用时要抓重点，并通过实践破坏原有结构重新总结。
原来比如强迫性梳理出来的100个知识点，你会发现最需要关注的可能就是那十几个，然后把这十几个再总结输出，思考做解决这个问题的过程到底是怎样的，未来可以流程化的指导你生产实践和解决实际问题。
第三阶段：输出。
想想之前第一第二步的东西怎么教给一个什么都不会的人，比如可能是个高中生，让他在你讲完后还可以做出来。
总结来说大多数知识都可以通过这几个阶段去掌握，这本身就是人类学习的自然方式。
先听别人讲记忆下来，然后照着自己做，一做不对劲后按自己的方式把它做好，这也是大多数人会停留的步骤。
但人类中最有经验最有智慧的人，会觉得必须把知识传递给下一代，在传递时就一定还有重组，进行更高效的表达，然后一步步变成了人类的著作瑰宝或实验科学理论等一系列东西。
图 / 上海财经大学专题讲座
Q. 明白。但有个小疑问，比如第二阶段在业务中应用时，如果第一阶段整理归纳的不太好，可能就会很担心在第二阶段运用的不好，把工作搞砸，这可能也是比较典型的初学者心态。
其实作为小白，在你权限范围内能搞砸的东西，对公司来说一般不太会产生大损失。尤其是大公司，流程的层层规范加上权限管理一般都做的比较好，你这时候就要大胆尝试利用你的知识，有时候运气好一次性就解决问题。
虽然大多数情况下都是这里不对劲，那里不对劲，这很正常，那不对劲就去解决。这种方案不行换种方案。
如果你觉得还是很不保险，可以请教同事和leader，到网上多做些知识储备，多学些经验，有备无患。
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