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8.2 对分析专家常见的误解
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列出分析专家最重要的特征时，大多数人都会加上学历这一点。通常，我们会认为优秀的分析专家应该是学统计学、数学、计算机科学、运筹学或者其他类似的专业。而且，我们经常还会认为他们得有个硕士学位或者博士学位什么的。我们经常关心的另一点是编程经验。我们认为优秀的分析专家应该可以使用多种语言编程进行分析。这种认识背后的逻辑是，普通分析人员所使用的工具，分析专家肯定用得更好。
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人们普遍都会选择列出上述这两点，但这是不正确的。优秀的分析专家需要很强的数学和统计学背景知识。正经八百的学位，其实并非必需。在工作中边干边学，或者通过其他方式学习也是可以的。优秀的分析专家需要一定的编程能力，这是因为所有主流的分析工具都要有一定的编程知识才能用好。但是，具备这些编程能力也不能保证百分之百成功。
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这就应了数学上的一句话：必要但非充分。要想成为优秀的分析专家，统计、数学、编程这些技能是绝对必要的，但并不充分。除了这些基础知识以外，分析专家还需要掌握更多的技能。具备数学方面的基础知识和编程能力是一个前提条件。虽然这些能力很重要，但它们并不是区分优秀分析专家和普通分析人员的分水岭，它们仅仅是起点而已。
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如果招聘经理把注意力过多地放在技能知识以及学术背景上，结果是他们招到的员工也会把精力放到这些支离破碎的事情上面，而非关注全局。公司在招聘分析专家的时候还要在其他层面上设定一些评价标准。毕竟，我们需要的并不是那种“统计极客”，坐在角落里没日没夜地摆弄奇妙算法的人。招聘那些人并不会保证我们获得成功。
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我们需要的是能够融入团队的分析专家。他们能够理解亟待解决的业务问题，理解如何才能有效地帮助业务部门解决他们的问题。如果没有这些顶级人才，我们就无法驾驭大数据浪潮。下面，我们将讨论怎样才能找到这些顶级人才。
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8.3 每一位优秀的分析专家都是独特的
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这些年最让我吃惊的是，我认识的每一位优秀的分析专家都是独特的，或多或少都会打破一些常规。我圈子里的一些人也有着同样的感觉。为什么优秀的分析专家往往会与众不同呢？列举我们认为优秀分析专家通常应该具备的基本特质，从清单上来看，会发现他们多少都会违背这些特质！在开始讨论更重要的特质之前，我们先来讨论为什么有些特质并非像看上去的那么重要。
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8.3.1 教育
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有一位多年前曾与我共事过的男士，他是我所认识的最优秀的分析专家之一。他的名字叫Bart，Bart早于我加入当时我在的那家公司，开始我并不了解他的教育背景。我很快注意到，这个人是真的行家。在我还是新人的时候，我会向他请教编程中遇到的问题，他既能帮助我处理统计方面的难题，还能帮助我掌握公司的业务。更重要的是，他甚至可以帮助我了解客户的业务。
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过了一段时间，我才发现他“仅有”一个商科学位，还是本科，Bart根本没有什么高等学位。他仅仅是在商学院的时候学习了一些统计知识，他也没有接受过任何正规的编程训练，编程完全是他自学的。
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Bart在工作中选修了一些课程，并向其他同事学习了工作所需的统计学基础知识。他还读了一些书，Bart的编程经验完全是靠实战获得的。最终，他变成了我所认识的最优秀的分析专家之一。但是在技术方面，他并没有受到过什么正规的学院派训练或者参加过什么技术培训。他就属于那种能够驾驭大数据的人。不要把注意力过多地放在正规教育背景上面。我们真正要关心的是分析专家是否拥有满足工作需要的实用分析技能。
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8.3.2 行业经验
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公司和招聘经理往往会非常关心分析专家或者其他人员的行业背景，这很常见。如果分析专家以前从事的是电信业，他们会认定这个人干不了银行业。如果分析专家以前从事的是银行业，他们会认定这人干不了制造业。如果以前是制造业的，他就干不了零售业。
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这种看法是不公正的。假如说有两名合格的候选人，一个了解某行业而另一个不了解某行业，我们当然选择了解某行业的人了。但是，我们面临的选择往往不会这么简单。譬如说下面这样的两名候选人，一个是普通的分析专家，他了解本行业的方方面面，另一个是其他行业里卓越的分析专家，但他对目标行业没有任何了解。这时我们一定要选择后者，一名卓越的分析专家不分行业，他能很快地在新的行业里变得非常优秀。而平庸的分析专家很可能还驻留在原地踏步。此外，了解其他行业里的一些观点也是非常有益的。每一个行业都有自己特定的做事风格。优秀的团队可以从来自其他行业的分析专家身上学到很多新的知识。
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放眼外部
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招聘分析专家的时候，我们要不停地留意行业外部的情况。优秀的分析专家业务上手的速度会非常快。此外，他们还能带来自己行业里的新鲜思想和方法。从竞争对手那里招聘我们想要的人肯定错不了，但我们要给他们足够多的时间让他们能够更好地融入我们的团队。
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下面我们来看一个真实的案例，主人公名叫Mark。在这个案例里，对行业的要求几乎是不能妥协的。Mark以前在银行业干了好多年。我们团队的人力资源非常紧张，我们需要新的人手来做一个零售业的客户。团队里面每个人都认为Mark是非常非常优秀的分析专家，但以他的银行业背景，他能干好零售业的项目吗？
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优秀的分析专家肯定会认同这样的观点，他们是能跨行业工作的。凡是谈到跨行业工作，肯定是要改变自己以往的思维方式，学习新的术语，计算不同的指标，但他们肯定可以搞定。在其他许多行业中，这种论断也是正确的。Mark有机会在零售业项目中一展拳脚，他愿意投入额外的时间学习零售业的业务知识，也愿意与指定的零售行业专家紧密协作。第一个项目搞定数月后，当Mark再与其他零售业的客户见面时，客户甚至认为Mark已经在零售行业干了很多年。这是因为Mark“掌握”了项目背后的业务知识，能够把自己以往在银行业中学习到的概念灵活运用到零售行业里。Mark非常主动，有创造力，也很聪明，这才是关键所在。
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8.3.3 当心“人力资源清单”
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几年前，公司HR找到我说“我们制定了一些新规矩，你得帮忙更新空缺职位的必备条件和优选条件。从现在开始，任何纸面上写下来的必备条件都是百分百要遵守的绝对必要条件。”换句话说，如果职位描述说候选人要有学士学位，或者统计水平要比较优秀，那我们就不可能面试更不可能招聘不具备这些条件的人员。
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考虑再三，我把修改后的清单发给了HR，上面列举了一长串的优先考虑条件。而必备条件只有一项：学士学位，不限行业。要有学士学位的唯一原因是要确保候选人接受过高等教育。坦白地讲，虽然只有一项必备条件，这份清单还是太过苛刻。
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HR打电话给我，“Bill，你是不是搞错了？必备条件咋啥也没写，你是不是漏掉了一些重要的必备条件？”我告诉了他我的想法，我说，“坦白地讲，如果列出我通常认为的必备条件，那团队现有的成员都多少不符合必备条件。如果将某项列成必备条件，就不可能有例外，你说我还敢列出来吗？我不能因为工作描述的限制而冒险错过优秀的候选人。我宁愿写一个模糊的工作描述，这样我才可以找到合适的人选。”
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