【摘要】作为一名数据分析师，如何避免沦为取数机器人，摆脱“表哥表妹”的角色呢？首先，我们得回到数据分析师这个岗位的价值，这里我们先就狭义上的业务数据分析师展开讨论。

就字面意思，业务数据分析师必然是为业务服务的。那么毫无疑问，懂业务是最基本的素养，如何对业务有深入的了解，最笨也最有效的办法就是“沟通、沟通、沟通”。

1. 沟通的重要性

「沟通」毫无疑问是一个非常重要的技能，对于数据分析师尤甚。初级的数据分析师，往往会需求方提什么就做什么，甚至不会进行需求的二次确认，其往往会造成以下后果：

1)曲解需求

最终结果南辕北辙，造成无效返工。

2)表面需求

“如果我最初是问消费者他们想要什么，他们应该是会告诉我，‘要一匹更快的马!’” —— 业务方经常性连自己都不知道要的是什么。

第一种结果，相对来说比较容易避免，只要分析师自己细心点，做好需求的二次确认即可;

而第二种，则需要分析师本身有一定的专业性，根据业务方的初步需求，了解他想要的结果，提出自己的建议，确定最终的分析框架，再去开展分析工作。

最后别忘了跟进分析结果的落地，对分析的准确性进行复盘完善分析框架。

2. 工具提高效率

数据分析师的可用工具有很多：

1)通用工具excel

2)分析工具spss

3)BI工具tableau、powerBI、FineBI

4)语言工具sql、python

有一部分分析师觉得，高端的分析师都是用语言类工具的，实则不然。

虽说要想在数据分析领域深造，会语言是必须的，但是在实际工作中，我们都是根据不同的分析场景选择合适的工具，有时候excel的甚至会比python更快捷。

3. 可视化呈现成果

数据分析既然是服务的提供方，那么如何让需求方更好的理解我们的分析结果，是我们必须要考虑的。

比较好用的可视化工具，推荐tableau和excel。

如果是单次分析两者都差不多，但是如果是日常化的分析，最后希望更新数据源直接在原图上刷新的，那么tableau会是更好的选择。虽说python也有较强的可视化包：seaborn和matplotlib包，但就便捷性而言，一般场景下不如tableau。

关于数据分析师应该如何破局，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。