数据分析师如何避免成为“取数工具”？请牢记这4点！

数据分析师在工作大概1年之后就会开始有一些困惑，每天都被一堆业务人员纠缠，要各种各样的数据，导致每天工作量很大，经常加班到深夜。却发现自己的能力也没什么提升，天天都在做重复的工作，对业务的提升也没有拿的出手的项目，因此绩效也不会太好看。这时候，你是不是开始质疑数据分析师根本不是做网上说的那种数据驱动增长的工作，而是一名被业务支配的“取数机器人”。

这往往就是大多数初、中级分析师遇到的第一个较难突破的瓶颈，那么到底该如何突破这个瓶颈？以下这4个建议一定要好好看！

01砍掉无效的需求

这点大家不需要有心理负担，觉得拒绝业务方的需求会被认为是偷懒的行为，害怕业务方一来投诉就会影响自己的评价。

大家需要明白砍需求并不是一种为了减轻自己的工作量而去偷懒的行为，反而砍需求往往需要花费更多的精力去和业务方argue，大部分情况下比直接接下需求要花更多的时间以及很可能会特别的心累。

那砍需求的目的是什么呢？砍需求是为了减少业务方和数据分析师在不正确的地方浪费时间，把节约下来的时间花到更加有意义的事情上面去，从而提高整个业务的运转效率。

在明白砍需求背后的终极目的后，我们就能毫无负担的与业务方进行battle。

判断业务方的需求是否有效：

了解业务方提出的需求是否有明确的目的。如果一个业务方提需求的时候并没有明确指出要解决什么问题，就是单纯的想看看数据，这个时候需要果断的直接拒绝。

判断业务方想要解决的问题是不是一个“真实”的问题。这个判断会有一些难度，需要数据分析师对业务有比较深刻的理解，才能避免业务方抛出一个伪命题时，被业务方牵着鼻子走。

思考业务方提的数据需求能不能解决他的问题。这点首先需要你对于自己业务的数据指标体系了如指掌；其次每个数据指标背后代表的业务含义要了然于胸；最后业务方想要解决的问题，背后实际的业务含义也是十分之清楚。

如果每个需求都已经通过上面的灵魂拷问后，那就可以拒绝掉很多的业务方没有想明白的无效需求；也可以弄明白业务方真正的困惑是什么，在焦虑些什么东西，利用我们的专业性优势给予更多合理的建议；也可能会升级需求类型，从普通的取数需求变成一个有较大价值的分析需求。

02建立完善的数据报表体系

对于日常需要看的数据指标，我们需要落地成对应的数据报表或者对于核心的部分开发自定义的数据看板。业务的变化是十分之快的，如果跟着业务的需求去做对应的报表，那是永远无法满足业务当前的诉求的，就会无止境的陷入报表的开发当中。你需要站在业务方的立场，去想业务的核心是什么，最需要关心的是什么，然后抽象总结出一套能监控业务现状，发现业务问题、指导业务分析的数据指标体系，落地成对应数据报表。这个推荐用OSM模型来搭建数据报表体系。

提前规划好业务方需要看数据报表体系后，就可以避免很多常规性的重复取数。帮助业务方了解自己该重点看什么数据，提早发现业务有什么存在的问题。一个好的报表体系不仅仅是展示一推数字，更是一个能帮助业务方进行分析的思维模型，当业务发生异常时，顺着报表的设计思路，业务方能自行分析定位出问题所在，最后落地对应的解决方案后还能通过报表得出改动的效果如何。

03深度参与业务重点项目

数据分析师一定要多参与到重点项目中去，这种参与并不是通过帮助项目简单的做一些报表，取一些数据。而是自己当成项目owner去想问题，去做事情。主动用数据帮助项目发现一些问题，并且根据自己对业务的理解给出一些解决方案，利用数据分析项目已执行方案的具体效果，把一些不好的业务动作去掉，把更多的资源给到实际带给项目正向效果的事情。站在业务方视角想一些能带来的增量的事情，并且利用数据分析师的优势把想法用数据来衡量可能会带来的收益，让事情能更好的落地。

这时，有小伙伴就有疑问了，我们平时做的工作，往往都是一些很细碎的取数、报表建设、数据日报等等，真正能称之为项目的非常少。

那么项目经验从哪里来呢？下面给大家介绍2个小技巧。

1、把日常工作变成项目

其实只要多问几个为什么，就能把日常工作变成项目。

因为日常工作往往是某个项目的子项目，多问几个为什么可以找到子项目的意义，然后把日常工作改造成某个项目的一部分：

改造前：负责每天发送业务经营日报。

改造后：xx年x月，为支持“vip会员买一年送一年促销活动”，我负责优化了现有日报形式，增加xx维度，xx指标，从而及时发现a渠道质量较高，并扩大投放，最后给活动带来了20%的销售增量。

2、把日常小项目做成大项目

上面的案例中，日报的改造优化是一个项目，但这个项目很小，体现不出太多的价值。

那如何找到这个项目更大的价值呢？解决方案是把这个项目做成大项目。比如：

构建通用的运营活动数据分析体系，之后所有的活动都可以快速复用。

构建通用的数据底层，创建通用的营销活动报表，省去每次报表重建的工作。

对产品运营进行培训，提升团队数据分析能力。

这些项目都是在原有的日报基础上发散出来的，是日报工作的升级版。数据分析新人往往拿不到大项目，就可以通过这些日常工作，自己做成大项目。

当然，以上2点只是一些在求职中技巧性的东西，要想真正提升自己的实力，还得需要实际历练。

为帮助学员积累项目经验，提高项目实战能力。爱数据会根据学员的目标行业、公司，准备相应项目经验以及面试级别作品。

不光包含数据分析理论的应用，还有10大行业实战分析、16个数据分析专题突破，思维到实战，能力全面、大幅度提升。

（学员作业：一份价值百万的数据报告诞生记）

（10大行业实战分析内容）

（16个数据分析专题突破内容）

04寻求更好的发展机会

一些数据分析师对现有赛道、平台不满意，想要寻求更好的发展机会，不管是工作价值、薪资还是未来发展都想要得到一个提升。

但有经验的数据分析师在找工作时会发现，市面上的数据分析师招聘岗位繁多，JD更是五花八门，让人眼花缭乱。如果不精心筛选和准备，往往就会遇到很多问题。

比如：

拿不到有竞争力的薪资：不了解应聘公司的业务内容、组织架构，也不清楚应聘公司需要什么样的人才，对自己应聘的岗位对公司产生的价值不清晰，因而不会和HR谈薪，当然就拿不到对自己有利的薪资。

无法精准选择赛道：这是爱数据学员中一个普遍性的问题，缺少职业规划。一份5年内的职业规划中要包括城市、行业、岗位、薪资等内容，如果这些没有调研透彻，就没有办法精准的选择赛道发展。