数据分析师,如何摆脱工具人命运
在我的知识星球里,经常有小伙伴说,自己做数据做成了工具人。常见的工具人症状如下:
1、固定更新“祖传”日报、周报
2、被动接各种报表需求,不知道有啥用
3、BI开发也是按需产出,没啥思考机会
4、好不容易做份报告,发给业务也没人搭理
5、领导啥也不教,就说:“你自己跟业务聊聊”
5条有3条,就是典型工具人了,如果外加一天搓2000行SQL,那就是高性能工具人。
Q1:我很不喜欢当工具人!这有错吗?!
A1:没错。没人喜欢当工具人。写巨复杂的取数逻辑也不知道有啥用,确实很让人沮丧。加班加得辛苦,也学不到啥东西。梳理需求 → 定分析思路 → 取数→ 输出分析结论→打造数据产品,才是正常的工作状态。
Q2:那我要怎么破局呢?
A2:最好的办法是跳槽。之所以会沦为工具人,很有可能和企业的氛围有关系。有些企业就是没有人教没人带,把人当工具使。换个企业可能是解决问题的最快办法。
Q3:但是,我想跳槽也没资本呀!
前天写简历,夯不郎当憋了三句话:
1. 负责处理日常数据需求
2. 负责日报、周报、月报
3. 负责优化存储过程,提高取数效率
没了!咋办!
A3:有这些已经足够了,这就相当于已经会做菜了,只是不知道怎么卖。在数据分析面试中经常提及的就是这些,比如:
1、搭建数据分析体系、监控指标异动、诊断业务问题。其实就是基于日报、周报、月报做数据解读,监控走势,发现问题
2、进行活动、推广、产品专题分析。其实就是基于临时取数完成的,只不过不一定是一份取数表,有可能活动目标人群测算、活动过程监控,活动复盘是分3份临时取数的,其中监控部分会在活动期定时发送。
3、打造数据产品/数据模型,支持业务发展。其实就是把日报、周报、月报做成BI看板。
所以基于这些素材进行包装,是可以满足很多中低级数据分析岗位面试需求的。
Q4:是吗!这么厉害?为啥我感觉不到?
A4:因为工具人思维的干扰。很多同学跑数跑太久,就会习惯于“等着别人给需求”。有的同学只顾着跑数,连自己跑的是啥业务模块下的啥报表都不知道。更不用说,能熟悉数据走势了。有的同学离开需求单,连常规经营分析、销售、运营之类指标都讲不出来,这就太被动了,已经是自己把自己当成机器了。
Q5:总结经验多了,对跳槽有帮助吗?
A5:帮助大了去了,本质上,这些信息是在解决工具人“知其然,不知其所以然”的状态。一旦能了解了,就能在面试时对答如流,不但能跳槽,还有机会加薪呢。
Q6:我怎么知道自己准备好了?
A6:可以尝试对着镜子、朋友、家长,讲解自己的工作,看看自己能不能说清楚这些问题:
1、我的公司是XX行业,我负责XX、XX板块数据工作
2、这个行业关注的核心指标是XX,分类维度是XX
3、我司销售、运营、用户的数据走势是XX
4、该业务场景下,指标最低点的问题是XX,最高点时业务行动是XX
5、当指标异动时,我可以从XX、XX、XX维度分析
能完整讲出来的时候,已经成功突破了“我不知道跑的是啥数”的状态。至于分析思路,就循序渐进好了。本质上看,大部分数据工作还是在取数,有个基础思路打底,剩下的和业务/领导具体讨论即可。
Q7:可是,我手头需求单实在太零散,怎么办
A7:相同行业、相同职能的数据指标、分类维度、解读数据角度是可以参考的。如果零散到连常规报表都没有,或者只是很小一个业务板块的数据,可以买书或者从垂直公众号学习。
如果是电商、游戏、零售这种资料多的大赛道,可以直接照搬别人的思路,然后利用自己手头的数据一点点完善拼图。
如果是小赛道,可以先拆分职能,比如销售、运营、推广、产品,先把一个职能模块的指标、维度、思路搞一搞,再看不同行业间差异。
当然,能找到人具体聊聊,讨论下,进步就更快了。本身想突破工具人状态,沟通需求、梳理思路、输出自己的见解,就是必经之路,所以可以放心大胆的练起来。
Q8:听了上边的思路,感觉也能用于本公司内,通过学习+沟通打开局面呀
A8:理论上是可以的,比如自己先学习,然后:
1、主动和业务聊需求
2、主动学习分析方法
3、主动和领导探讨技术
4、主动了解分析落地情况
这样是有可能改善现状的。
当然,也有可能热脸贴了冷屁股。业务方一句:“关你屁事,问这干啥”。领导一句“诸葛亮从来不问刘备箭在哪,你自己要多想”,把你的希望彻底浇灭,这就是开头说的公司氛围不行。这也是常事,碰到了只能选跳槽了。
Q9:好的,明白,我现在就跳槽!
A9:且慢!今年的大环境不好,不要脑子一热盲目裸跳哦。刚才说的一堆资料,需要慢慢准备,跳槽前也要提前了解下就业行情,了解下目标企业需求。总之,不打无准备之仗。
Q10:可我真的忍不了,做数据分析还有比我更惨的?
A10:工具人绝对不是最惨的,做数据分析最惨的,是那种挂着“数据分析师”头衔,每天周旋于excel的表哥表姐们。工具人起码还能碰到数据库,还能自己提取数据。表哥表姐们连数据库都碰不到,只能被动接受现成的,固定格式的数据。想做深入的分析,又缺少素材,想跳槽,对SQL都不熟,面试都很难过,这才是最惨的状态。