對于很多想要從事互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的人來說，一大難點就是如何準(zhǔn)備行業(yè)知識。一方面很少有學(xué)校設(shè)置像“互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析”這樣的專業(yè)，即使有的學(xué)校有諸如 digital marketing 類似的專業(yè)，跟公司做的也還是差別不小。另一方面還有很多人想從別的行業(yè)跳到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，像 Facebook analytics data scientist 就有很大一部分以前是做金融、咨詢之類的。

不管是剛畢業(yè)的，還是之前從事別的行業(yè)想要轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人來說，如果能順利搞定面試中的案例分析 (case analysis)，基本就成功了一大半。以 Facebook analytics data scientist 的工作要求為例，基本上一半的要求是跟 technical 相關(guān)，例如 SQL 等，另一半則主要跟產(chǎn)品相關(guān)，考察的是產(chǎn)品思維 (product sense) 和案例分析的能力，此外還有少數(shù)的統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、概率等。面試中產(chǎn)品思維、案例分析相關(guān)更是占據(jù)半壁江山。

來源： http://www.ibm.com/developerworks/library/os-datascience/

然而如果之前沒有做過相關(guān)行業(yè)的話，比如說我，產(chǎn)品相關(guān)的知識又是最難積累準(zhǔn)備的。在從信用卡轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的過程中，我得到了很多前輩（的資料）的幫助，也積累了一些經(jīng)驗和資源。接下來我會在這篇文章里分享一下我的經(jīng)驗，文章最后也會總結(jié)一些我認(rèn)為非常有用的資源，希望能幫助有興趣的小伙伴進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析行業(yè)。

一、試用相關(guān)的產(chǎn)品

所有互聯(lián)網(wǎng)公司都強(qiáng)調(diào)員工要使用自己的產(chǎn)品，也就是所謂的 dogfood，這是提高產(chǎn)品思維最有效的辦法，沒有之一。比如 Airbnb 會每個季度提供一定額度的金額讓員工去度假的時候可以用上，住 Airbnb 上的房源，Uber 會給員工提供 credit 打 Uber 的，F(xiàn)acebook 會給員工提供 credit 在 Facebook 上做廣告，通常來說每個季度幾百塊的樣子。通過這種方式員工可能會發(fā)現(xiàn)一些 bug，或者提供一些產(chǎn)品相關(guān)的反饋等等。很顯然，即使你不是上述公司的員工，你仍然是可以使用他們的產(chǎn)品，想想他們?yōu)槭裁礃舆@么做，有什么可以改進(jìn)的。

以 google map 為例，有一個功能是在達(dá)到目的地的時候，會顯示出目的地的街景。那么接下來可以有一系列的問題。

為什么要顯示出街景？方便用戶辨認(rèn)目的地。除了顯示街景還可以顯示什么？可以顯示附近停車場，或許目的地本身是沒有停車場的，那么用戶需要停車的話如果能自動給用戶一些選擇或許是一個不錯的功能。

假設(shè)要做這么一個功能的話，什么情況下應(yīng)該顯示呢？比如顯然應(yīng)該只有在用戶在開車的時候才應(yīng)該顯示，那么如何辨別用戶之前是開車而不是走路？比如假如有目的地有停車場的話，那就不需要顯示，這又如何辨別？

如果要顯示停車場，又需要顯示哪些信息？比如停車場的距離？價格？開放時間？假設(shè)做了這么一些新的功能出來了，又如何驗證效果是否好？A/B test？如何選 metrics?選用哪些用戶？

類似的問題可以一直問下去，多進(jìn)行類似的思維訓(xùn)練，對積累行業(yè)相關(guān)知識，訓(xùn)練產(chǎn)品思維是很有幫助的。而且這種積累并不是說一定要坐在桌子前開始慢慢想，形成習(xí)慣了之后，使用產(chǎn)品的過程中會自然而然的想到這些。比如上面的例子就是在一次導(dǎo)航完發(fā)現(xiàn) google map 自動顯示了目的地的街景而想到的。

數(shù)據(jù)分析的工作除了需要技術(shù)上的打磨，如何訓(xùn)練分析過程中的思路，也就是 analytical / critical thinking也是非常重要的一環(huán)。很有效的一個辦法就是碰到一個問題的時候，至少問自己5個為什么，不斷深入，剝絲抽繭，問題也自然越來越明朗了。

二、善用搜索引擎

信息爆炸的時候，如何搜索信息、匯總、提煉出有用的信息變得尤其重要。具體關(guān)于如何使用 google的一些技巧，這篇文章就不細(xì)說了。另外，墻內(nèi)的同學(xué)們，試試翻墻或者用 Bing 吧。除此之外，知乎和 quora 上都聚集了大量互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員，很多問答也是與此相關(guān)的，至于能不能找到你想要的信息，搜索技巧就很重要了。

三、跟行業(yè)前輩交流

這里面的行業(yè)前輩可以是已經(jīng)在行業(yè)里工作的師兄師姐（有時候是師弟師妹），也可以是這個行業(yè)里并沒有什么關(guān)系的人。那么如何結(jié)識這樣的人，并且讓他/她愿意幫助你呢？Linkedin 是一個很好的地方。就我個人來說，我很愿意幫助有一定準(zhǔn)備的同胞。注意是有一定準(zhǔn)備，自己花了一定時間進(jìn)行積累思索，而不是一上來就問我該怎么辦的。這種情況下，我也不知道你該怎么辦。即使我知道，告訴你了，極大可能也沒什么用。另外即使你不直接認(rèn)識在這個領(lǐng)域工作的人，很有可能也是可以通過你的好友間接認(rèn)識的，此外還有一些社交網(wǎng)站，諸如微信群、知乎等，也可以認(rèn)識不少行業(yè)大牛。

說到這里不得不提一下知乎大V @曾加，在螞蟻金服做數(shù)據(jù)分析。有一回有人問他，作為十幾萬粉的知乎大V，最好的變現(xiàn)方式是什么？他回答的大意是，通過這樣一些資源認(rèn)識更多的行業(yè)大牛，不斷增強(qiáng)自己，這是最好的“變現(xiàn)方式”。

另外還有一個很好的辦法是通過各種線下聚會，比如美國這邊尤其是灣區(qū)比較常見的 meetup，不時會有各個行業(yè)的活動。這些活動上通?？梢愿鷺I(yè)內(nèi)人士聊聊他們做的東西，請教一些問題，而且一般他們也會宣傳他們的招人計劃，可謂一舉兩得。

四、書籍

• 《Zero to One by Peter Thiel — 從0到1》
• 《The Hard Thing about Hard Things by Ben Horowitz — 創(chuàng)業(yè)為艱》

這兩本書是講創(chuàng)業(yè)的，都有中文版。如果你還沒看過，又想從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的話，一定要看一下。雖然是講創(chuàng)業(yè)的，但是卻可以讓人退一步，在一個更高的角度理解如何做好產(chǎn)品。

• 《Case in Point》

這是準(zhǔn)備管理管理咨詢面試的人常用的資料，挑幾個出來看看借鑒一下思路不錯。

五、網(wǎng)絡(luò)資源

不管你是處在世界的哪個地方，只要有網(wǎng)絡(luò)，也就意味著你可以接入到世界上無數(shù)的公開課、行業(yè)領(lǐng)頭人物的分享。但是信息太多，也就意味著如何精簡挑選變得更加的困難。

這里我分享一下過去幾年來我總結(jié)的一些資源，以及簡單的講一下推薦的理由。

網(wǎng)站

http://jwegan.com/

Pinterest 的一個用戶增長工程師的 blog，很多各種產(chǎn)品開發(fā)的思路、實驗、分析。

https://www.kissmetrics.com/

產(chǎn)品思維里重要的一面，metrics metrics metrics?？疵帜銘?yīng)該就能猜出來我為什么推薦這個網(wǎng)站了。

https://medium.com/

各種科技相關(guān)資訊。

http://firstround.com/review/

同上。

http://www.slideshare.net/

LinkedIn 旗下的網(wǎng)站，有大量專業(yè)人士分享的 slides (幻燈片)。視頻資源

https://www.youtube.com/channel/UCxIJaCMEptJjxmmQgGFsnCg

硅谷最出名的 YC 創(chuàng)業(yè)孵化器在斯坦福的講課

中文版的看這里：

http://startupclass.club/

https://www.youtube.com/watch?v=raIUQP71SBU

https://www.youtube.com/watch?v=PWshoKN952k

https://www.youtube.com/watch?v=n-ajQ0nk6FI

https://www.youtube.com/watch?v=dW7S1z24TjU

https://www.youtube.com/watch?v=ajccEoAhfmc

https://www.youtube.com/watch?v=F8vJLDjcyZE

https://www.youtube.com/watch?v=hwQQFTr4WfM

https://www.youtube.com/watch?v=I25oJp-kOrY

各大公司如何做用戶增長的視頻 — growth hacking，需要翻墻。

http://glassdoor.com

上面有一些面試經(jīng)驗，不過要注意到不少答案是錯的。

Causera 上關(guān)于行業(yè)積累方面的課程比較理論，但是可以參考一些基礎(chǔ)入門課程，比如市場營銷等相關(guān)的。

微信/知乎推薦（排名不分先后）

@張溪夢，微信公眾號：GrowingIO

https://www.zhihu.com/people/simonzhang1

LinkedIn 前 Business Analytics 的大頭創(chuàng)辦的公眾號，現(xiàn)在在國剛創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

@覃超，微信公眾號：qc_empire

https://www.zhihu.com/people/qin.chao

前 Facebook 早期工程師，公眾號里很多用戶增長的分享

@曹政，微信公眾號：caozay

https://www.zhihu.com/people/cao-zheng心得分享

@Angela Zhu，微信公眾號：AngelaTalk

https://www.zhihu.com/people/angela-zhu-45

Airbnb 工程師，硅谷技術(shù)、文化、故事、職業(yè)發(fā)展等。

@董飛，微信公眾號：donglaoshi-123

https://www.zhihu.com/people/dongfei

LinkedIn 工程師，創(chuàng)業(yè)、大數(shù)據(jù)、在線教育、技術(shù)分享、職場體驗等。

@曾加，微信公眾號：PlusZeng

https://www.zhihu.com/people/zengjiaplus

不是數(shù)學(xué)專業(yè)的數(shù)學(xué)達(dá)人，分析思路非常贊。

@何明科，https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke

做過投資做過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品；目前專注于數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中

@chenqin，https://www.zhihu.com/people/chenqin

知乎數(shù)據(jù)帝

本文作者：鄒昕，F(xiàn)acebook數(shù)據(jù)科學(xué)家，負(fù)責(zé)用戶增長業(yè)務(wù)，有豐富的數(shù)據(jù)分析和增長經(jīng)驗。微信公眾號：再生談（reborn_chat）

本文由 @鄒昕 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。