学好数据分析，从掌握KSA模型开始

编辑导读：想要入门数据分析，可以先从掌握KSA模型开始。什么是KSA模型？KSA模型是HR领域的概念，是knowledge、skill、ability的缩写。具体要如何理解呢？本文作者对此展开了分析，与你分享。

很多同学都会想着：我要好好学习数据分析，今年做好工作/找个好工作。怎么学才能学好？这里推荐用KSA方法，理清目标，分解任务哦。啥？你说之前没听过？今天我们系统讲解下。

一、什么是KSA

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。

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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，是涨涨脸，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。

二、什么是工作中的KSA

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，但是混的顺风顺水？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！

三、为什么KSA对数据分析求职很重要

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）。

四、为什么KSA对数据分析工作很重要

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。