结构化思维

重新理解数据分析

核心能力
商业理解；科学的方法论；编程语言（数据操作）；同理心和说服力
目标
决策支持；数据赋能；

数据驱动
客观呈现出发生的事情；被动支持业务方决策；主动定义问题并指导业务方；将数据融入思维和工作；

工作产出（影响）
影响了某个指标；影响了产品形态（招聘系统）；影响了操作流程；打造了可扩展的解决方案（影响效率）；

不能成为影响

行为本身不是影响，带来的变化才是影响
完成了一项高难度的分析（难度不是影响）；
参与了一个成功的项目（项目的成功不一定是分析带来的）；
创新了一个模型；
做了abc；

什么是好的分析师？
好的分析师是给别人输入，而不是帮别人输出；
分析师的核心能力是思辨；
数据先于观点，而不是观点先于数据；
不要把问题复杂化，也不要惧怕复杂度；
分析什么问题，往往比用什么方法更重要；（传统行业比的是谁做的更好，互联网比的是谁更能定位问题）；
不是所有问题都可以分析出答案，以开放的心态采纳其他的观点；（数据只是视角之一，别唯数据论）；
自己challenge自己，本质是自己提问；

行为经济学

假设
期望效用最大化，偏好一致性，无限意志力，无限自私自利
传统经济学的思考框架：期望收益 vs 期望成本
影响你期望效用，从而改变你的行为的因素

• 成本变化（礼物单价下降）
• 激励变化
• 信息变化（你知道这个女主播是单身）

2023.8.25
3部开会
1.写出理想中的我，把他当成你的标签
2.定期迭代自己的任务，哪里做得好，哪里做的不好，我心目中的这项任务是什么样子的
3.接到一件工作时，会紧张焦虑，是因为你没有看到这项工作的全貌，去了解它，把这个网以你为中心向外织，看到的东西越多，网织的越大，恐惧就越小。
4.“框架”，可以从一些小的框架，演变成一个表，或者一张图。（金字塔原理，好奇心）
5.向外看，向内求，丰沛自己的精神内核

自驱力+复盘
培养好的工作习惯
学习公司业务，自己业务线的业务

专题分析的逻辑，总分总，这就是所谓的“框架”。
一个专题分析好不好，取决于你是否往“目标”进行分析。
拒offer率如果数据过小，可以拉着业务单case分析。
关于指标：PA团队会做一些字典。

所谓规划：
短期（一年内）：先活下来
长期：其实没有真正的长期规划，不断思考自己喜欢什么。
培养自己的思考方式，当你接收到一个任务的时候你要想：为什么是这个任务，这个任务对你的部门有什么影响（hr，组织）
如何制定战略：思考你所处的业务挑战是什么，你所处的组织挑战是什么，组织策略是什么？
看看谈判类书籍