絕大多數面試者對這個問題的回答比較一致：第一是流量、第二是交易量、第三是其他，這個其他包括轉換率、交易額等。但這真的是CEO想看的嗎？換位思考或許會有不同的答案……
我在面試數據分析師的時候，一定會問他們一個問題：「假如我是一家知名電子商務的CEO，今天是星期一早上九點，請你提供我三項數據指標，向我證明，在過去的一週裡，企業營運一切正常，讓我踏實。你認為，會是哪三項指標呢？」
絕大多數面試者對這個問題的回答比較一致：第一是流量、第二是交易量、第三是其他，這個其他包括轉換率、交易額等。當他們這樣回答完後，我會反問：「剛剛我問的問題，你真的聽清楚了嗎？」這時候，有人會回答說，我聽清楚了，答案就是這三項數據。
往往這個時候，我會提醒面試者：「請注意，我要的數據是給CEO看的，而且還是頂級電商的CEO，而且時間軸是一週的敏感性數據。」面試進行到這一環節，我就發現大部分面試者根本聽不懂「CEO」的含義。事實上，既然是CEO，就意味他是公司的最高領導層，給他看的東西顯然要與其他人不同。
在這個例子中，我們會發現絕大多數的面試者，很少會換位思考。他們都是從自己的角度思考，而不是以一個數據分析師、要給 CEO彙報三項數據指標的分析師身分，來思考問題。
那麼，什麼是以數據分析師的身分思考問題？通常，在我問出問題時，作為數據分析師的你，首先要想，CEO會關注什麼數據，是長期的，還是短期的？是風險最大的，還是風險一般的？或者是最近發生了什麼事情？以及提供給 CEO的數據有哪些注意事項，等等。
所以，我要再問問面試者：「當你坐在面試桌對面給我答案的時候，有沒有想過，在星期一的早上，這家知名電商CEO真正想看的是什麼？」
再想想這個問題，你到底有沒有真正聽清楚CEO、知名電商、一週敏感性數據，這些關鍵字？CEO要的是踏實——他聽完就可以安心吃早餐了。在正常情況下，首先，不要急於回答我提出的問題，而是先問清楚什麼是踏實，切勿自己先做假設。以下，我們可以假設一個相對理想的面試場景。
你反問：「什麼是踏實的狀況？」
我回答：「最近這家電商和另一家電商在打價格戰，而最近又新推出了圖書項目，那麼 CEO最關注的是，這些圖書的業務做得好不好。」
你再問：「什麼是好？是否基於每天買書的新增用戶和原有用戶購書的數量？而且，CEO是希望用書吸引新用戶，還是想透過圖書業務的推廣，讓現有用戶進行交叉購買？」
在這些思考結束之前，你絕對不能給出指標。因為，在沒有解決一個問題的內涵之前，任意給出的一個指標，必錯無疑。在我做面試官的經歷中，很多看似有經驗的數據分析師，往往在我還沒解釋清楚我提出的問題時，就搶著作答。絕大多數人，在思考不到一秒鐘的時間，就給出答案，而這一秒鐘的答案，我可以確定他們根本沒有聽清楚我的問題。
作為一名數據分析師，如果你不把自己的分析與當下結合，便無法進步。有趣的是，當我把這個問題貼在網路上時，還是會有很多人追問我答案是什麼、CEO關心的到底是哪三項數據。這時候，我真的很想說，答案不是結果，方法才是。 （相關報導： 將消費行為轉為大數據，不在第一線也能精準決策：《工業3.5》選摘（3） ｜ 更多文章 ）
＊本書作者在2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長，期間開發多個數據產品，成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。本文選自《大數據的關鍵思考（增訂版）：行動╳多螢╳碎片化時代的商業智慧》(天下雜誌出版)
