一位求職者，經過層層面試，僅僅過了1個月，就被通知離職，但是每天完成的工作都不錯，同事們也很詫異。結果後來他自己明白了，最缺少的一項能力，是公司決定辭去他的原因。
數據分析能力，目前企業看"重"的能力
目前企業在眾多的求職者，仔細觀察當前的崗位要求的話，尤其是運營崗位，大多都會要求會數據分析。
這還不是數據運營崗位，而是用戶運營及渠道運營的要求。可見數據分析的能力要求在當今求職過程中佔很大的比重。
數據分析，讓你能夠不僅憑感覺和經驗去尋找解決方案，而是通過實際的內容要求，現實情況，去選擇正確的處理步驟，運用最理性、科學的方法。
首先來看看我們在日常工作中所用的最常用指標分類：用戶數據、行為數據、業務數據。
根據我們所需要的的數據指標，選擇根據實際需要的幾項數據進行重點分析，可以提高工作效率，得到最正確的結果。
那麼在實際工作中，我們可以採取哪些數據工具呢？
首先根據發展的不同階段，可以把公司發展分為探索期、成長期、成熟期、衰退期四個階段，根據不同的階段，應該選擇對應的工具進行分析。
而根據數據分析的特性，我總結了9種數據分析的方法，可以分享給大家：
1、對比分析（比什麼、怎麼比、和誰比）
2、多維度拆解（運作原理、適用場景）
3、漏斗觀察
4、分佈情況
5、用戶留存
6、用戶畫像分析
7、歸因查找
8、路徑挖掘
9、行為序列
每一種方法，都需要具體的場景來操作，比如路徑挖掘需要有明確的用戶場景，便於觀察流向，有明確的目標結果，希望觀察用戶留存。
數據分析無論是在工作還是求職中都發揮著越來越重要的作用，未來懂數據分析的人將越來越受到歡迎，而工作效率也將越來越高。
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