前几天看到一份简历，一个应届生说自己精通Excel，结果我问她什么是VLOOKUP，她支支吾吾答不上来。这种场景在我面试时经常遇到，让我不禁想问问：现在的大学生，真的准备好了吗？
我在招聘行业待了快十年，看着大厂的招聘标准一年比一年高。以前会写代码、懂业务就行，现在连产品经理、运营岗都要求具备「数据素养」。这个词听起来高大上，其实就是指用数据说话的能力。但偏偏很多人连最基础的统计概念都搞不清楚。
记得上个月面试一个运营岗的候选人，我问他怎么评估一个活动是否成功。他回答说「看参与人数多不多」。这个答案让我哭笑不得。在数据驱动的今天，这种主观判断早就过时了。正确的做法应该是：先设定核心指标（比如转化率、留存率），收集活动前后的数据，再用统计方法验证活动效果是否显著。
数据素养包含三个层次：第一层是数据收集能力，知道该关注哪些指标；第二层是统计分析能力，会用基础统计方法（比如相关分析、假设检验）解读数据；第三层是数据可视化能力，能把复杂数据用图表清晰呈现。这三个层次缺一不可。
以我最近招的一个产品助理为例。她在面试时展示了如何用A/B测试优化产品功能：先提出假设「增加引导提示能提升用户留存」，然后设计实验组和对照组，最后用t检验分析数据差异。这种用数据证明自己想法的能力，正是大厂最看重的。
说到这，我想起一个真实案例。某大厂的产品团队曾经坚信某个新功能一定能提升用户体验，结果上线后数据表现平平。后来团队用统计方法分析用户行为数据，才发现这个功能只对特定用户群有效。如果没有数据素养，他们可能还在盲目优化这个功能。
那么，如何提升数据素养呢？我的建议是：首先，掌握基础统计概念，比如均值、标准差、置信区间；其次，学会使用数据分析工具，不一定要会编程，但至少要精通Excel的数据分析功能；最后，培养数据思维，在做任何决策前都先问自己：有什么数据可以支持这个决定？
如果你正在求职，我强烈建议你在简历中突出数据相关的能力。比如，写清楚你参与过的数据分析项目，说明你用的分析方法和得出的结论。面试前，不妨试试AI模拟面试的免费版，提前适应数据相关问题的提问方式。
另外，现在很多大厂都在关注ESG和AI领域。如果你想往这个方向发展，可以考虑参加联合国的ESG培训项目。这个由Qgenius承办的培训，不仅能帮你建立系统的数据思维，还能获得国际认可的证书，在求职时绝对是加分项。
说到底，数据素养不是锦上添花，而是职场必备技能。在大厂，不会用数据说话的人，就像在黑暗中摸索前行。你准备好点亮这盏灯了吗？
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