我在面試數據分析師的時候，必然會問他們一個問題：“假如我是一家知名電商的CEO，而今天是星期一早上9 點鐘，請你給我提供三個數據指標向我證明在過去的一周里，企業運營得一切正常，可以讓我踏實下來。你認為，會是哪三個指標呢？”
絕大多數應聘者對這個問題的回答比較一致：第一個是流量；第二個是交易量；第三個是其他，這個其他包括轉化率、交易額等。
當他們這樣回答完后，我會反問他們：“剛剛我問的問題，你真的聽清楚了嗎？”這時候，有人會回答：“我聽清楚了，答案就是這三個數據。”往往這個時候，我會提醒應聘者說：“請注意，我要的數據是給CEO看的，而且還是頂級電商的CEO，而且時間軸還是周敏感數據。”面試進行到這一環節，我發現大部分面試者根本聽不懂“CEO”的含義。事實上，既然是CEO，就意味著他是公司里的最高領導層，那么給他看的東西明顯要與其他人不同。在這個例子中，我們會發現絕大多數應聘者很少會換位思考。也就是說，事實上，他們都是從自己的角度來思考，而不是以一個數據分析師、一個要給CEO匯報三個數據指標的分析師的身份來思考問題。
那么，什么是以數據分析師的身份來思考問題呢？通常來說，在我問出問題時，作為數據分析師的你首先要想的是CEO 會關注什么數據，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么事情？以及給CEO 提供的數據要有什么注意事項，等等。
所以，我要再問問應聘者：“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，這家知名電商的CEO 真正想看的是什么？”再想想這個問題，你到底有沒有真正聽清楚“CEO”、“知名電商”、“周敏感數據”這些關鍵詞？
CEO 要的是“踏實”——他聽完了就可以安心地吃早飯了。
在面試時，如果面試者不對這幾個問題進行詢問就貿然回答的話，滿分是10分，我只會給5 分。因為這個問題里面本身就有很多問題，比如，什么是踏實？踏實是一個概念，你不問清楚“踏實”的含義，就給我三個指標，無論如何都是錯的。
在正常情況下，首先不要急于回答我提出的問題，而是先問清楚什么是踏實，切勿自己先做假定。以下，我們可以假定一個相對理想的面試場景。
你反問：“什么是踏實的狀況？”
我回答道：“最近這家電商和另一家電商在打價格戰，而它最近又新推出了圖書類目，那么CEO 自然最關注的是這些圖書的業務做得好不好。”
你再問：“什么是好？是否基于每天來買書的新增用戶和原有用戶購書的數量多少？而且，CEO 是希望更多地用書來吸引新用戶，還是想通過圖書業務的推廣讓現有的用戶進行交叉購買行為？”
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。所以，我才會問應聘者到底聽清楚問題沒有。
在我做面試官的經歷中，很多看似有經驗的數據分析師，往往在我提出的問題還沒有解釋清楚時就搶著作答。絕大多數人在思考不到一秒鐘的時間里就給出了答案，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。
通常這個時候，我會再給他們一次機會，問他們：“剛才你給我的這個答案，如果我給你滿分10 分，你會給自己打幾分？”而此時，大部分人只會打6～7 分。
當應聘者給自己打7 分時，我會反問：“另外3 分丟的原因是什么？”他開始反思，說自己剛才給的可能并不是CEO 想要的指標，因為他對這家電商的近況不是很了解……
接下來，當我再反問：“剛才我的問題是‘假如我是一家知名電商的CEO，
今天是星期一早上9 點鐘，你給我三個數據指標向我證明在過去的一周里，企業運營得一切正常’，你聽清楚了嗎？如果你確認自己清楚了，能請你再給我一次答案嗎？”
這時候，聰明的人不會再用一秒鐘就給我答案了，而是重新思考，開始問問題，再給出答案。這時候的答案，當然會比第一個答案要好得多。最后，當我再問他：“現在，10 分滿分你給自己打多少分？”此時，他們自己給出的分值通常都會高一些。至此，我的面試也就結束了。
事實上，關于這個問題，我根本就不關注打分的結果。當然，如果評價是10分，那就不用面試了，因為在沒有仔細考慮過答案的時候就自信滿滿地回答，這種人必然無法承擔做數據分析師的責任。雖然，自信是對的，但是思考更重要。作為一名數據分析師如果你不把自己的分析與當下結合，是沒法進步的。
有趣的是，當我把這個問題貼在網上時，還是會有很多人追問我答案是什么。CEO 關心的到底是哪三個數據。這時候，我真的很想說，答案不是結果，方法才是。
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