嘉宾介绍：
INTJ | 人生体验学家
相信 the journey is the reward
Part 1
如何打破互联网信息差？
通常收集信息的渠道包括 desk research 、业内人士1V1交流或者机构定向邀请的闭门会议、实地调研、行业交流。最近一段时间参加了一些行业交流活动，这种活动门槛较低，一般报名或者购买门票即可参加，来讲讲心得体会，线下行业交流按规模来区分主要分两种：
1、规模较大的线下行业会议
到年底的时候，36氪、虎嗅、极客公园等媒体会主办行业大会，邀请行业大拿分享行业洞见演讲，活动时长1-2天。这类会议面向大众，议题丰富，在其公众号报名／购买门票即可参加，参与者往往百人以上。
今年参加了36氪 WISE 大会和虎嗅 F & M 创新节，体感是议题丰富但讲者发言质量参差不齐，碰到好的讲者可以算是捡到宝，碰到一般的讲者就是玩手机的休息时间。
这类大会可以作为了解行业的机会，通常没有专门的 Q & A 和 networking 环节，拓宽行业人脉很看个人的主观能动性。所以我对于这类大会的态度是，如果有时间可以去参与，不参与也没有必要 FOMO ，看公众号的总结即可。
2、规模偏小的行业交流活动
参加过几次行业内较小范围的 AI 讨论，通常由有一定行业经验的个人或者垂直社群运营机构发起，时间在周末的2-4小时。
这类活动通常能够请到不方便在公开场合抛头露面的业内人士来交流，同时对参与者会有一定筛选，人数控制在几十人，参与者比较聚焦在战略／商分、产品／运营、投资机构、创业公司 CXO ,分享的话题比较有深度且前沿，参与者也容易被激发出灵感来讨论。
活动间隙一般有 networking 环节，比如创业者会向投资人展示自己的产品 demo ，或者行业供应商找大厂同事聊合作机会，氛围让人感觉让人回到在2015年在深圳参加 demo day 的时候，所以如果有时间，这种活动还是可以考虑参加一下的
Part 2
大厂商分跳槽出路？
其实可以有很多种活法
很多姐妹私戳我咨询一些职业发展问题，普遍关心互联网商分未来职业发展路径，根据我接触到的有限样本归纳，大致有以下几类去向：
1．继续留在互联网做商业分析
走专业路线或者管理路线向上发展。这类基本无痛切换，商分的分析方法都是通用的，换个厂只是换了不同的行业来进行分析，底层逻辑没有变。身边离职的朋友50％以上是会继续走分析路线。
2．进阶到一定程度后转行去业务
比如做某条业务线的产品／运营。这类同学会比较追求策略落地的实感，行动力强，敢想敢做。业务这条路线如果做得好，时机合适，天花板会很高。更加激进一点的是找到志同道合的人搭建初创团队，去全职创业。Web3、 AIGC 很火的时候，有些朋友躬身入局现在做得也还都不错。
3．转行去做券商行研、 PEVC 、咨询等
这条路线适合金融背景的同学，对财务能力有一定要求，需要会看财务报表，会财务建模，并且最好在行业有一定人脉资源。前两年有些研究所会专门招大厂背景的分析师，最近行情不是很好，券商和 PEVC 的坑不是很多，反而是券商 PEVC 跳到大厂来过冬。
4．其他
其他的比如考公、读书（研究生或 MBA )、回家继承家产等等的都有，选这些路的相对较少，不详细列举。人生是旷野，有很多条路可以选，重要的是识别出自己爱做的、擅长做的、行业需要的这三者之间的交集。
Part 3
门槛真的没有想象中的那么高！
之前有朋友问我学校、实习等 BG 相关的问题，我自己是港校商科毕业，进入互联网商分前没有做过商分实习，关联性比较强的是一段战略咨询实习和一段产品经理实习，前者帮我练习分析师的基本功，后者让我了解互联网产品背后的运转逻辑。
说说我觉得互联网商分对于这些背景的偏好：
学术背景
学校：清北复交、QS50有，两财一贸也有，学校没有卡得很死，比较宽松 学历：本科、硕士、博士都有，取决于个人规划与招聘时所达到的实力 专业：偏好经济学、统计学等专业，我认识的同行也有读人口学、社会学、城市规划、计算机的
工作经验
校招：实习比较重要，互联网商分／战略、咨询公司、券商行研、投资投研都可以，有多段经验的能串成一条 storyline 会很好
社招：偏向过往经历对口的候选人，取决于候选人与投递岗位的匹配度，所以可以投递的时候对目标岗位多多调研。不一定要是商分出身，我见过之前是运营、开发、投资背景的也有一些
其他非必选项
创业：有创业经验会很好，不管有没有成功，能提炼出反思总结也是亮点
考证：属于是锦上添花，有会很好，没有也不影响
商赛：如果在一些大商赛拿到名次可以写写
社团：如果有体现领导力或者行业相关性的经历可以写写
Part 4
有手就会！
互联网商分必备3类知识储备
行业 sense
敏锐的商业洞察力基于深厚的行业知识，可以关注科技媒体(36氪、虎嗅、晚点等）、研报（万得、萝卜投研、咨询公司网站、券商研究所和投资机构公众号等）来加深对于行业的理解
也可以在日常生活中多思考产品背后服务的需求与实现逻辑，比如共享单车的投放点为什么要设置在这个地方，背后有什么考量因素，商业蕴含在每一个生活的小细节，需要多多思考。
数据敏感
最好能有一些经济学、统计学知识，能够从数据中产生洞察。善用工具，如 Excel 、 SQL 、 Python 、 Tableau 等，工具在精不在多，重要的是如何能与现实结合来解决问题，用简洁易懂的图表和数据来传达思考。这些数据分析工具上手都很快，所以也不需要有学习焦虑，入职后在工作中再学习也是可以的。
逻辑思维
需要具备拆解问题的结构化思维能力。推荐阅读《金字塔原理》，里面会结合具体的例子抽丝剥茧地来呈现如何拆解问题。如果要系统化的训练，用准备咨询公司面试的 casebook 来练习是见效比较快的。商学院背景的朋友应该不需要刻意练习，平时课堂上的 case study 里面基本已经囊括。
其实这些都不难，重要的是用心和坚持，谁不是从0开始的呢。当你退缩的时候，记得对自己说"我不会，但是我可以学！"成长从来不是一蹴而就的，长期有耐心，坚持就会有反馈。
希望我的分享能让更多的人看到，能帮助更多的人！还想继续探索商分经历的分享吗？
快来关注博主一起追连载更新吧！
很多小伙伴在lala陪伴下拿下投行、咨询、互联网、四大等的日常实习/暑期/秋招offer呢！
我们的辅导内容主要包括定制化专属导师1v1辅导、无限次Mock模拟面试、简历修改、项目复盘、笔试讲解
此外！还会有全平台视频录播课程及笔试面试真题题库分享，也还会有辅导老师和专属jd定制服务！欢迎详细咨询了解~
往期精彩
实习图鉴专区
lala雇主品牌合作通道开放啦
欢迎招聘负责人扫码加微信沟通！
备注【招聘合作+公司】期待垂询
高质量实习机会看这里！！
想获得高质量实习refer机会吗？
添加lala小助手小可爱，可获得日均100+条实习信息
