你是Sql Boy/Girl，表哥表姐吗？

我的问题：你是Sql Boy，表哥表姐吗？

面试时，过五关斩六将，一二三四五六轮，又是造飞机又是造火箭，终于入职心目中的公司

刚工作，心中暗喜，我也是数据分析师了

工作N年，我工作经验应该不少了吧

... ...

对不起，我是跑数工程师，人称 Sql Boy，表哥表姐

和老板汇报工作的是产品运营算法

数据出问题背锅的是我

每天做不完的需求和报表

呵，分析，不存在的

我的分析：为什么我成了Sql Boy？

「其实我心里也很着急」

「长期都这样的话，我的技术深度和业务深度都会受到很大影响」

那么，我们来看下，为什么会出现这种情况

我们来看下数据分析的大概流程：

由于产运更贴近业务，所以他们更容易发现问题和提出问题

数据分析的角色则是，从数据获取这里开始辅助业务，帮助他们解决问题

久而久之

数据分析师无法成为提出问题的角色

产运仅需要通过数据分析师获取数据

产运通过excel等工具，进行数据清洗，分析总结

数据分析师就成了工具人，即我们常说的 Sql Boy/Girl，表哥表姐（验证产运想法的跑数工具）

而数据分析的流程（上图）就变成了

让我们一起来剖析下原因：

原因1：数据分析不（监控）观察数据，不发现问题，从而无法提出问题；

总结： 数据分析师总是被动的接受需求，而不去主动观察数据，发现问题

原因2：产运提出了一些问题的表象，或者，产运发现了一个表面的问题，数据分析师只是机械的去执行（解决）了问题，不探究更深层次的原因；

总结：数据分析师只关注了问题的表面，未探究问题的本质及产运提出问题的初衷

说到底，数据分析师自己造就了Sql Boy，表哥表姐

我的策略：我该怎么突破这个局面？

一个核心 + 两个方向 + 三个时间

一个核心   

主观能动性

主观能动性是发现问题，解决问题，做好数据分析的最主要的条件之一

数据分析应该主动的发现问题，而不是被动的接受需求（问题）

对于项目的跟进，数据分析则应同业务方提前沟通制定好评估指标，对进度和待分析（评估）问题做到心中有数

两个方向   

1、培养业务（数据）敏感度

数据分析师必须对业务足够了解，对业务中的数据处理流程足够清楚

不能浮在表面的去指标组合，建立相关报表，分析各个指标下的维度的好坏，而无法落地到实际的业务中

那么，我们怎么培养业务敏感度呢：

方法1：参与埋点的设计及数仓流程的构建

每个埋点的口径，每个指标计算逻辑，经历了怎样的ETL流程，数据分析师都做到一清二楚，才能对业务和数据的（映射）关系足够了解

方法2：业务目标聚焦及抽象

提前沟通好评估指标，业务方向，且及时跟进业务的发展；这样，我们才能够理解业务，并高于业务，从而能站在全局的角度去发现问题，提出更有效的建议

2、构建自己的分析方法论

每一个分析框架，每一个方法，背后都有对应的的数学逻辑和业务思考

但是，这个分析框架不一定适合每一个数据分析师，也不一定适合每一个业务

我们需要沉淀自己的思路及案例经历，抽象出最适合自己的方法论

这样，通过方法论的沉淀与优化，我们才能“一通则百通”，适应不同的业务

三个时间

1、事前：提前准备

聚焦业务目的，提前布局，做好核心业务场景下的的数据监控，及时发现可能存在的业务问题

2、事中：主动发现 + 积极参与

通过监控，主动发现业务问题，并及时反馈产运业务；

如果产运已经提出问题，那需要关注问题的初衷和目的，更深入的分析思考，了解问题表象背后的本质，向业务方提供自己的分析思路和数据见解

3、事后：持续跟进优化 + 自我沉淀复盘

持续跟进业务问题的改进及策略落地，保证后续问题发生时有足够的应对策略，避免陷入不必要的周期性重复工作中；

且在这个过程里，不断加深对业务的了解，不断改进提高自己的分析思路及方法论，从而不断提高自己

以上，就是本期的内容，希望对你有用