對於初級數據分析師來說，每天的工作就是接需求、寫SQL、做報表、做分析、提建議，成為一個取數工具人是每個數據分析師的必經之路。但是，取數工具人就是數據分析師的職業天花板了嗎？顯然不是。
一個好的數據分析師發展空間是很大的。初級分析師想要如上發展，第一步就是要把自己從「取數工具人」的牢籠中擺脫出去，第二步就是做出對業務有真正價值的分析，第三步就是讓自己的分析結果真正落地。
今天數據君就通過這篇文章幫助大家一一解決這些問題。01 「取數工具人」如何破局
之所以數據分析師會天天忙於取數做表，一個原因是取數需求過多，另一個原因就是數據處理效率不高。
先解決取數需求過多的問題。只需用三句話就能應對業務人員的取數需求:
“你這個需求有沒有人看？老闆會不會看？”
“你這個需求是不是已經是最詳細、最完全的版本了？確定不改了？”
“你這個需求太小太窄，完全可以自己做，如果有困難的話我們會幫你做，但不會有很多時間。”
核心就是「該做的應當要做，不該做的堅決不做，實在不想做的讓業務自己做」，將落實到自己身上的取數需求縮減到最少。
再解決取數效率低下的問題。數據君認爲工具是影響工作效率的最重要因素，一個合適的工具，可以緩解這一問題。如果分析師用SQL來取數，就需要編寫程式碼，如果需要呼叫多張表，就更加複雜了。而如果用BI工具來取數(本文以FineBI舉例)，由IT部門做好基礎的數據準備，數據分析師只需要勾選就能輕鬆完成取數，不用程式碼，多張表也能輕鬆hold住，效率MAX！
數據處理效率包括的階段除了前期的取數階段，還有進行分析時的數據處理階段，BI工具同樣能夠幫助分析師提高此階段的效率，怎麼提高呢？
當初級分析師拿到密密麻麻的數據，經常不知道如何下手。傳統的數據處理工具，只會對你展示枯燥的數據；
而好的工具，能夠引導你開始數據處理。比如FineBI就會在你開始分析之前，讓你先思考你想要什麼，明確目標後選擇對應的操作，然後選出相關的指標數據，這樣你就能一步一步靠近你的目標。
好的工具，從第一步開始，就可以讓你專注思考。在BI工具的幫助下，你不用再花大量時間再取數和數據處理上，因為那不是數據分析的真正價值，你完全可以把精力聚焦在業務分析上，這才是真正的價值。
02 如何做出對業務真正有價值的分析
除了深入瞭解業務，分析師還需要積累豐富的數據分析模型庫。自數據分析誕生以來，沉澱了不計其數經典的數據分析模型，在各領域得到了廣泛的應用，更帶來了實質的業務價值。
金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型…都是常用常新的經典模型，藉由BI工具，只需透過滑鼠操作就能快速搭建出各種模型(如下圖)，而且可以根據需要隨時調整，進行探索式分析。
數據分析這樣做，還有誰會說對業務沒有實際價值呢！
03 如何讓自己的分析結果真正落地
僅做出對業務真正有價值的分析還不夠，更重要的是要讓分析結論落地、真正幫助到業務決策。要想幫助到業務決策，就需要拿出讓從決策層到執行層都信服的分析報告，這樣才能順利推進。
怎麼才能讓分析結論更具說服力呢？
視覺化！準確、直觀、有衝擊力的視覺化駕駛艙！
傳統工具如Excel，圖表樣式少、自由度小、不能聯動，早已不能適應數據分析師們細分且複雜的展示要求。之前提到的FineBI就提供強大的視覺化效果，內建了超多精美圖表樣式(如上圖)。不僅支援常用的柱形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、氣泡圖、熱力地圖、GIS地圖，還支援第三方圖表外掛，圖表間還能進行聯動，支援上探下鑽，效果驚豔。
有了這樣的神器加持，還擔心你的分析報告不具有說服力嗎？
把圖表結合在一起，就能製作出這樣一張一目瞭然的數據分析駕駛艙，而製作過程非常簡單高效，基本只需要簡單的點選、拖拽就能完成!
04 總結
發現沒有，傳統的工具只是提供了數據處理的功能，操作起來麻煩不說，面對繁雜的數據頭都麻了，分析更是無處談起，這樣的工作當然沒有價值了！
而像BI這樣的新一代自助式分析工具，保護使用者不為密密麻麻的數據所累，而更專注於探索業務間的關聯和趨勢，以便進行業務分析，可以說真正幫助使用者找到了數據分析的價值，二者的區別，不亞於計算器和計算機。
好的數據分析師搭配過時的工具，頂多只能算做加法，而好的數據分析師搭配好的BI工具，就是相互促進，就是在做乘號，就能幫助你打破職業發展的天花板！
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