招数据岗，能力分级看能不能推翻结论

我们招数据分析岗，前两年的 JD 里写着「熟练使用 SQL、Excel，会 Python 优先，有 BI 工具经验优先」。招回来的人确实都能熟练取数，也确实都只能取数。

有一次我让一位同事看某个品转化率下滑的原因，他给回一份很完整的表：按天、按站点、按流量入口拆了四个维度，每个维度都有图。我看了半天，没看到一句「我认为原因是 X」。

按工具熟练度分档，招回来的是取数员

工具熟练度和判断力之间没有必然联系。会写复杂查询的人能把你想要的数拿出来，但他不会告诉你这个数说明什么，更不会告诉你你的怀疑是错的。

按工具分档还有一个副作用：面试会变成工具问答。问完查询语法、问完透视表，四十五分钟就没了，该看的判断能力一点没测到。

我们后来把 JD 里的工具要求压到两行，腾出来的篇幅全部写判断场景。

三档能力的分界线

三档能力按「能处理什么层级的判断」划分

初级：能按给定的口径把数取对，能发现明显的异常并主动提示。判断成分占三成。「取数对」的标准不是 SQL 跑通，是口径问清楚了、边界条件想到了——比如「活跃」到底按 30 天还是 90 天，他会来问。

中级：能自己定义分析路径，能给出一个可被反驳的结论，能在结论被推翻之后指出是哪一步的假设错了。判断成分占六成。

高级：能判断这个分析该不该做。给他一个业务需求，他会先算做这件事的收益和成本，然后说这个不用做，或者换个更省事的口径做。判断成分占八成。

面试里能问出来的一道

我现在固定的一道题是：「给你一个结论，上级说不对，你怎么办」。答「回去重新算一遍」的是初级，答「先问上级的依据是什么，如果他依据的是另一套口径，两边对口径」的是中级往上。

初级的活也要有判断成分

我不会把纯取数的活单独分给初级岗长期做。取数三个月之后，我会要求他在交数的时候附一句自己的观察。刚开始那句话经常是错的，这个没关系，错了我告诉他错在哪。

做了半年，他从「附一句观察」变成「主动提示这个数据有问题」。这个转变是每月把判断写进交付物逼出来的，靠培训做不到。

写进 JD 的应该是判断场景

现在我们的 JD 里有一段是这么写的：需要判断「这个分析要不要做」，需要在数据不支持结论时说出来，需要在结论被推翻后复盘是哪一步假设不成立。

工具列在最后一行，写「会用查询语言取数即可」。这一行调整之后，收到的简历数量少了三成，但能进二面的比例翻了一倍。