數據分析師在工作大概1年之后就會開始有一些困惑，每天都被一堆業務人員糾纏，要各種各樣的數據，導致每天工作量很大，經常加班到深夜。卻發現自己的能力也沒什么提升，天天都在做重復的工作，對業務的提升也沒有拿的出手的項目，因此績效也不會太好看。這時候，你是不是開始質疑數據分析師根本不是做網上說的那種數據驅動增長的工作，而是一名被業務支配的“取數機器人”。

這往往就是大多數初、中級分析師遇到的第一個較難突破的瓶頸，那么到底該如何突破這個瓶頸？以下這4個建議一定要好好看！

01砍掉無效的需求

這點大家不需要有心理負擔，覺得拒絕業務方的需求會被認為是偷懶的行為，害怕業務方一來投訴就會影響自己的評價。

大家需要明白砍需求并不是一種為了減輕自己的工作量而去偷懶的行為，反而砍需求往往需要花費更多的精力去和業務方argue，大部分情況下比直接接下需求要花更多的時間以及很可能會特別的心累。

那砍需求的目的是什么呢？砍需求是為了減少業務方和數據分析師在不正確的地方浪費時間，把節約下來的時間花到更加有意義的事情上面去，從而提高整個業務的運轉效率。

在明白砍需求背后的終極目的后，我們就能毫無負擔的與業務方進行battle。

判斷業務方的需求是否有效：

了解業務方提出的需求是否有明確的目的。如果一個業務方提需求的時候并沒有明確指出要解決什么問題，就是單純的想看看數據，這個時候需要果斷的直接拒絕。

判斷業務方想要解決的問題是不是一個“真實”的問題。這個判斷會有一些難度，需要數據分析師對業務有比較深刻的理解，才能避免業務方拋出一個偽命題時，被業務方牽著鼻子走。

思考業務方提的數據需求能不能解決他的問題。這點首先需要你對于自己業務的數據指標體系了如指掌；其次每個數據指標背后代表的業務含義要了然于胸；最后業務方想要解決的問題，背后實際的業務含義也是十分之清楚。

如果每個需求都已經通過上面的靈魂拷問后，那就可以拒絕掉很多的業務方沒有想明白的無效需求；也可以弄明白業務方真正的困惑是什么，在焦慮些什么東西，利用我們的專業性優勢給予更多合理的建議；也可能會升級需求類型，從普通的取數需求變成一個有較大價值的分析需求。

02建立完善的數據報表體系

對于日常需要看的數據指標，我們需要落地成對應的數據報表或者對于核心的部分開發自定義的數據看板。業務的變化是十分之快的，如果跟著業務的需求去做對應的報表，那是永遠無法滿足業務當前的訴求的，就會無止境的陷入報表的開發當中。你需要站在業務方的立場，去想業務的核心是什么，最需要關心的是什么，然后抽象總結出一套能監控業務現狀，發現業務問題、指導業務分析的數據指標體系，落地成對應數據報表。這個推薦用OSM模型來搭建數據報表體系。

提前規劃好業務方需要看數據報表體系后，就可以避免很多常規性的重復取數。幫助業務方了解自己該重點看什么數據，提早發現業務有什么存在的問題。一個好的報表體系不僅僅是展示一推數字，更是一個能幫助業務方進行分析的思維模型，當業務發生異常時，順著報表的設計思路，業務方能自行分析定位出問題所在，最后落地對應的解決方案后還能通過報表得出改動的效果如何。

03深度參與業務重點項目

數據分析師一定要多參與到重點項目中去，這種參與并不是通過幫助項目簡單的做一些報表，取一些數據。而是自己當成項目owner去想問題，去做事情。主動用數據幫助項目發現一些問題，并且根據自己對業務的理解給出一些解決方案，利用數據分析項目已執行方案的具體效果，把一些不好的業務動作去掉，把更多的資源給到實際帶給項目正向效果的事情。站在業務方視角想一些能帶來的增量的事情，并且利用數據分析師的優勢把想法用數據來衡量可能會帶來的收益，讓事情能更好的落地。

這時，有小伙伴就有疑問了，我們平時做的工作，往往都是一些很細碎的取數、報表建設、數據日報等等，真正能稱之為項目的非常少。

那么項目經驗從哪里來呢？下面給大家介紹2個小技巧。

1、把日常工作變成項目

其實只要多問幾個為什么，就能把日常工作變成項目。

因為日常工作往往是某個項目的子項目，多問幾個為什么可以找到子項目的意義，然后把日常工作改造成某個項目的一部分：

改造前：負責每天發送業務經營日報。

改造后：xx年x月，為支持“vip會員買一年送一年促銷活動”，我負責優化了現有日報形式，增加xx維度，xx指標，從而及時發現a渠道質量較高，并擴大投放，最后給活動帶來了20%的銷售增量。

2、把日常小項目做成大項目

上面的案例中，日報的改造優化是一個項目，但這個項目很小，體現不出太多的價值。

那如何找到這個項目更大的價值呢？解決方案是把這個項目做成大項目。比如：

構建通用的運營活動數據分析體系，之后所有的活動都可以快速復用。

構建通用的數據底層，創建通用的營銷活動報表，省去每次報表重建的工作。

對產品運營進行培訓，提升團隊數據分析能力。

這些項目都是在原有的日報基礎上發散出來的，是日報工作的升級版。數據分析新人往往拿不到大項目，就可以通過這些日常工作，自己做成大項目。

當然，以上2點只是一些在求職中技巧性的東西，要想真正提升自己的實力，還得需要實際歷練。

為幫助學員積累項目經驗，提高項目實戰能力。愛數據會根據學員的目標行業、公司，準備相應項目經驗以及面試級別作品。

不光包含數據分析理論的應用，還有10大行業實戰分析、16個數據分析專題突破，思維到實戰，能力全面、大幅度提升。

（學員作業：一份價值百萬的數據報告誕生記）

（10大行業實戰分析內容）

（16個數據分析專題突破內容）

04尋求更好的發展機會

一些數據分析師對現有賽道、平臺不滿意，想要尋求更好的發展機會，不管是工作價值、薪資還是未來發展都想要得到一個提升。

但有經驗的數據分析師在找工作時會發現，市面上的數據分析師招聘崗位繁多，JD更是五花八門，讓人眼花繚亂。如果不精心篩選和準備，往往就會遇到很多問題。

比如：

拿不到有競爭力的薪資：不了解應聘公司的業務內容、組織架構，也不清楚應聘公司需要什么樣的人才，對自己應聘的崗位對公司產生的價值不清晰，因而不會和HR談薪，當然就拿不到對自己有利的薪資。

無法精準選擇賽道：這是愛數據學員中一個普遍性的問題，缺少職業規劃。一份5年內的職業規劃中要包括城市、行業、崗位、薪資等內容，如果這些沒有調研透徹，就沒有辦法精準的選擇賽道發展。