今天，在亚马逊Amazon总部担任Business Intelligence Engineer的大神导师来为我们揭开这家美国最大的互联网线上零售商的神秘面纱！

关于亚马逊的BI岗位（商业分析师）：这个岗位不是所有公司都有，所以大家可能有些不了解。但在亚马逊，这是招人最多的Data职位。

先来看一份亚马逊招商业分析的职位描述

基本技能

1. 熟练掌握SQL、Excel、Tableau和其他统计分析工具

2. 书面和口头把复杂的分析和Insight有效传达给Senior领导的能力

如果有以下技能可以加分：

1. 优秀的书面和口头表达能力

2. 使用Reporting工具的经验（Cognos，Tableau，MicroStrategy，etc）

3. 对Redshift和Quicksight有基本的认识

4. 很强的商业运营认知 ，例如对商业决策的预计影响的预估

5. 了解如何最高效进行分析的方式、编程语言以及可视化Reporting工具

6. 注意细节

7. 独立工作，调整优先级，在不断变化的环境工作的能力

8. 与多功能团队共事的经验

以上所有的技能可以总结为以下几点：

1. 熟练掌握分析工具 - SQL/Excel/Tableau等

2. Business Sense - 碰到一个问题能不能从business的角度剖析，找到最合适的方向进行分析

3. 沟通能力 - 与不同团队沟通；将分析结果汇报给Senior Leadership

划重点：

从个人角度聊聊分析工具的要求：这份职位描述中提到的分析工具，例如SQL和Tableau，大部分都是要在项目中根据课程和实操训练资源来进行学习的。

这份职位描述里并没有提到Python等编程语言，但是学习Python技能是非常必要且重要的，在理想的情况下同一问题应该可以有能力用多种工具来进行解决。（这样在工作中可以择优而选进行使用）

在商业分析/数据分析需要掌握的分析工具中，作为完全没有先修知识的商科背景或是文科同学来说，学Python的确稍微有一些难度，SQL和Tableau技能相比就简单了许多。

根据以往的经验来说，在一年的时间中掌握SQL+Tableau+用于数据分析的Python是完全没有问题的，需要花费的时间Python > SQL > Tableau（或其他Reporting工具）。

这样的Toolset的组合是对于一个文商科同学可达到的基本水平，如果想更加Technical，那就还要运用到机器学习，人工智能，算法等等。但是这样最基本的Skill Set找到一份商业分析的工作是完全OK的。

总得来说，一个文商科的同学读一个商业分析Master，学习最基本的BA Toolset，是非常有可能在美国找到一份商业分析的工作的。

亚马逊工作日常：

1.每周业务回顾

每周一次的工作会议，需要和团队负责人一起了解关键指标。在会议前，可提前设计好报告，自动化报告流程并发布公告给到团队。当然也可以运用统计知识来指出业务和数据异常的趋势，并进行深入分析以解释造成趋势背后的主要原因。除了每周业务审查之外，当然还要参与每月，每季度和每年的Business Reviews。

2.内部对数据分析师的定位

在这里商业分析师的工作就是被认作将数据转换为商业见解，和能支持相关决策的专家。所以在日常工作中，需要经常反思自己。是否可以开发一种解决问题的自动机制，设好权限进行查找数据而不是每次都找分析师来查数据。

3.数据工程组

在亚马逊，数据和组都不是独立运行的。更多的情况是：在一些项目找你需要的数据，把它们移到不同的数据库中。作为亚马逊工作的分析师强烈建议掌握一些Data Pipline的经验和知识，可以让工作更有效。

4.应用统计和数据建模

这是BI（商业分析）和大部分的Data Scientist（数据分析）都要做的部分，不过BI在这方面的要求没有Data Scientist高。但如果能够运用这方面的能力去解决商业问题，那一定是很容易脱颖而出的优秀分析师。

 

 

关于亚马逊商业分析师面试相关的内容

亚马逊的商业分析师主要在Retail、Supply Chain、AWS这三大业务部门进行工作。

Retail部门的面试：BA需要解决的最大的商业问题就是，如何增加销量，使客户更多地在Amazon上进行消费？

Supply Chain（供应链部门）面试：供应链管理的数据分析是异常重要和细致紧密的，面试被问到主要包含分析数据、优化物流等。

AWS（亚马逊云计算部门）面试：云计算是技术业界最为领先的，因此AWS的BA分析师主要需要分析市场、销售、以及用户群体，帮助亚马逊了解自己的市场及用户。

只要你需要处理的数据是和商业直接相关的，比如公司的收入、盈利等。主要工作内容一定是需要产出分析数据的结果和报告。从而支撑市场的决策，这样才算是真正验证了具备了商业分析的能力。

商业分析和数据分析区别

其实大部分不是特别了解的人，都会将商业分析师和数据分析师进行同等认为。

但实际上，商业分析不仅需要能分析数据，更需要在数据分析决策中找到商业的洞察（Insight）。

商业分析师和数据分析师的共同点有很多，需要掌握数据分析工具，对数据有较高的敏感度，依据数据分析结果，提供决策参考依据，要有强大的业务理解能力和拆分能力。但是数据分析不完全等同于商业分析，商业分析能力是更为重要的，相应的要求也是要更高一些。

数据分析：主要是业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

数据挖掘：主要是技术线，负责通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

最终的选择还是要看比较喜欢哪个方向，至于应届毕业生或者刚工作1-3年想转行以及跳槽的人，如果选择入职这两个岗位，初期的薪资其实差距并不大，最终的价值和薪资还是要看在这个岗位或行业的耕耘以及自己的职业生涯规划。

写在最后：

疫情摧毁的全球经济寒冬之下，严峻的就业情况和压力，获得硬实力才是硬道理。如今Data行业的工作岗位竞争也很激烈。

无论你在求职中美数据相关的岗位，如数据科学家，数据分析师，商业智能分析师，数据工程师时，成体系化的商业分析、或是数据分析知识都是必备技能和基础！

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5. 90天不限内推至招聘企业（简历质检过关后）

6. 项目结束后，获得一份实战技能证书

Part 1：15节技能集训课程

Section 1: 行业概况和必备技能

BI应用场景 | 职能细分 | 必备技能

Section 2: 网页分析基本知识

广告活动数据分析 | 消费者购买漏斗

Section 3: 数字归因 & 营销组合模型

营销组合建模的分析组件：数据收集，流程和管理

Section 4: 数据工作流之数据准备和转换

SQL 语句 | MapReduce | Spark

Section 5: 数据工作流之数据分析

高阶EXCEL | 高级SQL技巧 | 点击流数据与时间序列分析

Section 6: 数据可视化

Power BI |  Tableau

Part 2：行业及实战项目

针对某电商网站营销渠道数据，帮助同学熟悉广告特设分析（Ad Hoc Analysis）、制作可视化报表，体现营销指标和趋势，并对当前企业运营状况提供优化策略，以提高用户转化率和实现用户增长的目的，从而增加企业营收。

 

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