作为一名数据分析师，每天的工作日常就是跟各种数据和可视化分析报表打交道，然后跟领导汇报一下，跟业务、运营团队简单交流或者是直接把数据分析报告给他们就行了。大多数数据分析师还会陷入一个误区，把数据作为工作的重点，每天进行挖掘收集、整理分析，形成可视化报表的重复机械化的工作流程；然后忽视了分析的重要性。这样会让数据分析岗位存在的必要性被怀疑，因为单纯的数据整理分析是非常的简单，并且未来也很容易被机器替代。

同时，当下数据分析师岗位也存在着一个较为可怕的现象：那就是无穷无尽的取数需求。尤其是业务岗位非常需要数据及时了解产品的销售情况、市场变化等；并且需要数据支撑下一步的业务政策和方向，领导和业务都可能随时随地问你要数据，这是非常恐怖的现象。我们的数据分析师就会陷入非常被动的场景，被当作一个数据输出机器。面对这个需求场景，我们需要从被动变成主动，侧重分析能力的提升，提前预测问题，事后用数据给出解决方案；做到用数据分析助力项目运营，让数据分析岗位更具意义。

一、深入理解项目，协助业务完成运营优化

之所以很多业务觉得数据分析的工作与定位不匹配，做了没啥用，原因在于我们数据分析师很容易陷入闭门造车的困境，埋头苦啃数据，脱离了业务的实际需求，忘记了数据存在的意义就是要辅助业务的实现，为公司创造实际的价值。

所以当数据分析师们遇到数据报告需求时，应该第一时间找到运营了解目前项目的实际进行情况，在不同的时间点发生了什么情况，针对的人群，有哪些具体的措施以及领导不满意的地方等。与运营站在统一战线上，才能更好的了解项目的实际情况，能给出更直接有效的数据，让领导满意。

二、找出关键问题，深入分析

通过项目实际情况的深入了解，找出问题出现的关键原因，比如根据运营的策略，进行人群画像、撰写人群分析报告、制作运营效果变化报表等等。多方位分析，采用闭环式思维分析问题，现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等，最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。

三、提高数据敏感性，更好更快的给出解决方案

优秀的数据分析师能通过数据看到背后的原理、产生的原因，能够发现公司业务上的问题；通过数据探索挖掘出业务场景中的变化、问题、原因、关联等信息。

作为数据分析师而言，一心钻研数据，也能做出漂亮的可视化报告。但对于领导来说，能一眼明了的数据报告才是有效的。这就需要我们的数据分析师在深入了解项目的情况下，能更敏感了解发掘一点数据变化会造成的影响，用最简单的方式告诉领导和运营团队，并能给出直接的解决方案，让策略在最短的时间内产生出最有效的结果。

数据最有效的助力就是减少成本，其次是提高效益。数据分析岗位并不是能直接创造出利益的岗位，很多企业是当作辅助型岗位存在，虽然岗位也得到了越来越多的重视，特别是大数据时代的到来。但是岗位本质的第一要务还是减少成本，特别是当项目出现问题，没有收益甚至亏损的时候，领导都希望员工给出的第一措施是尽可能减少成本损失。而提高效益，则先做明显响应率高的产品，再做难做的部分，先简单后容易，这也是数据分析的策略。

看到这里是不是觉得数据分析也不是那么简单容易的工作呢，技术和业务领域都要有自己的理解，并且需要具备良好的团队协作能力和沟通交流能力；还要对于行业、竞品乃至政策、全行业新的发展方向都要熟悉；才能在领导询问解决方案时，及时给出针对性的解决方案，而不是只会总结过去，不能预测未来。

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那么数据分析岗位具备的基本技能有哪些呢？

常见数据分析工具：Excel、powerBI、SQL、Python。

数据分析思维

数据分析最重要的是分析，掌握数据分析的方法和思维，对于工作更有实质性的帮助。工具都是死了，人才是能灵活调整，随便变化的。

所以如果你想要学好数据分析，就要培养自己的数据思维。虽然前期比较困难一点，但是只要你坚持下来了，有明确的目标，就一定能学会数据分析的。