作为一个冲浪老司机，混迹各大社区打嘴炮，是我为数不多的生活习惯之一。今天下班前的例行摸鱼时间，正当我激情满满地划着手机屏幕，一条动态却让我停了下来。
哈，巧了，我就是楼主怼的那种面试官，怼面试官就算了，还说数据分析只是SQL boy？取数机器人？好家伙，哪来的脸说自己是圈内人，我们数分人可是有崇高的技术追求和职业理想滴，自己菜就说自己菜，别说工种low好吧。气得我真想抄起键盘，怒怼一波。
不过往下翻了一下评论区，竟然这么多人都和楼主有一样的感觉，啊...心绞痛。
一种莫名的正义感升起，我燃起了捍卫职业尊严的使命感，索性今天我就专门写一篇文章，为我们数分人正名，也给或许有同样迷茫的你排忧解难。
数据分析的价值是什么？
数据分析，重在分析二字，数据分析辅助业务决策，精准的业务决策需要依靠强大的数据分析。比如共享单车的投放策略、淘宝主页的“千人千面”，最基础的支撑就是其背后强大的数据分析能力和机器学习算法。毫无疑问，数据分析在提高企业业务水平、提高社会效率方面极具价值。
一个好的数据分析师发展空间是很大的。拿我认识的一些数据分析师来说，有的已经开始带团队，往CIO方向发展；有的成为了数据咨询顾问，利用自己的经验和能力为其他组织机构提供服务；有的进入业务部门，当上了业务专家/总经理。
可以说，数据分析干得好，职业发展是没有天花板的。
很多数据分析师也明白数据分析的价值，只是苦于在实际应用中会遇到各种各样的问题，比如：
1、作为数据分析师，却天天忙于取数做表，空有一身本领在公司使不出力气；
2、由于不懂业务，做的是数字的分析，对业务缺乏独到的见解和想法，没有做出对业务真正有价值的分析；
3、数据分析的结果难以落地，不能真正辅助业务决策。
......
这些问题常常发生，甚至会让你开始怀疑这一职业是否有价值，但遇到问题不要怕，找解决方法才是正道。
在我看来，上面这些问题其实都可以归结为一个问题：缺乏专业高效好用的数据分析工具。简单说，不是人不行，而是没有找到合适的工具。
数据分析师天天忙于取数做表，是因为数据处理效率不高。就拿取数来说，如果我们用sql做，就需要编写代码，如果需要调用多张，就更加复杂了。而如果用新一代自助式BI工具（本文以FineBI举例），由IT部门做好基础的数据准备，数据分析师只需要勾选就能轻松完成取数，不用代码，多张表也能轻松hold住，效率MAX！
当我们拿到密密麻麻的数据，经常不知道如何下手。传统的数据处理工具，只会对你展示枯燥的数据，而好的工具，能够引导你开始数据处理。比如FineBI就会在你开始分析之前，让你先思考你想要什么，明确目标后选择对应的操作，然后选出相关的指标数据，这样你就能一步一步靠近你的目标。
好的工具，从第一步开始，就可以让你专注思考。在FineBI的帮助下，你不用再花大量时间再取数和数据处理上，因为那不是数据分析的真正价值，你完全可以把精力聚焦在业务分析上，这才是真正的价值。
效率问题解决了，问题又来了：如何做出对业务真正有价值的分析呢？
除了深入了解业务，还需要积累丰富的数据分析模型库。自数据分析诞生以来，沉淀了不计其数经典的数据分析模型，在各领域得到了广泛的应用，更带来了实质的业务价值。
金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型......都是常用常新的经典模型，但如果用传统工具搭建，通常需要花费大量时间，而且不够灵活，一点小的调整就带来大量的工作量，很不友好。
而借助FineBI，只需通过鼠标操作就能快速搭建出各种模型（如下图），而且可以根据需要随时调整，进行探索式分析。数据分析这样做，还有谁会说对业务没有实际价值呢！
但做出对业务真正有价值的分析还不够，更重要的是要让分析结论落地、真正帮助到业务决策。要帮助到业务决策，就需要拿出让从决策层到执行层都信服的分析报告，这样才能顺利推进。
怎么才能让分析结论更具说服力呢？
可视化！准确、直观、有冲击力的可视化驾驶舱！
传统工具如Excel，图表样式少、自由度小、不能联动，早已不能适应数据分析师们细分且复杂的展示要求。之前提到的 FineBI 就提供强大的可视化效果，内置了超多精美图表样式（如上图），不仅支持常用的柱形图、折线图、饼图、雷达图、气泡图、热力地图、GIS地图，还支持第三方图表插件，图表间还能进行联动，支持上探下钻，效果惊艳。
有了这样的神器加持，还担心你的分析报告不具有说服力吗？
把图表结合在一起，就能制作出这样一张一目了然的数据分析驾驶舱，而制作过程非常简单高效，基本只需要简单的点击、拖拽就能完成！
发现没有，传统的工具只是提供了数据处理的功能，操作起来麻烦不说，面对繁杂的数据头都麻了，分析更是无处谈起，这样的工作当然没有价值了！而像FineBI这样的新一代自助式分析工具，保护用户不为密密麻麻的数据所累，而更专注于探索业务间的关联和趋势，以便进行业务分析，可以说真正帮助用户找到了数据分析的价值。
二者的区别，不亚于计算器和计算机。
古人都知道，好马要配好鞍。好的数据分析师搭配过时的工具，顶多只能算做加法，而好的数据分析师搭配好的BI工具，就是相互促进，就是在做乘号，就能帮助你打破职业发展的天花板！
该做出改变了，数据分析人！
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