資料基礎設施落後

很多公司領導嘴上高喊數字化轉型，實際上拿著資料當牌坊，既不重視底層資料建設，也不規範資料流程，導致內部資料分散混亂，有時想找個資料找半天，拿到的原始資料又髒，嚴重拖垮了工作效率。

如果領導不夠重視，我們平時就要自己盡力推動資料質量的改善，畢竟如果基礎建設沒做好，苦的永遠是自己，這時最好可以拉更多人一起合作。就算是在重視資料分析的公司，每個部門和每個人對資料分析的認可程度也不一樣，我們也更應該主動找那些尊重資料價值的人對接。

忽視分析標準建設

資料分析師們常常會犯的問題，就是過於重視指標、忽略標準建設，一談到分析，張口閉口就是幾十個資料指標，只知道羅列資料，但到底哪些是主指標，哪些是副指標，哪些是參考指標，應該把哪幾個指標組合起來看，各項指標的標準數值應該是多少，怎麼算好，怎麼算差，沒有一個清晰的標準，到最後做結論的時候就容易模擬兩可。

要想真正驅動決策，需要在做分析前多和業務溝通，對上面這些問題達成共識，這樣子分析起來就有據可依了，在工作中也要注意積累，下次接到同樣的需求也能得心應手。

 資料處理太耗時

資料基礎設施落後，還會帶來資料質量差、不利於資料處理的問題。對很多資料分析師，資料清洗甚至佔據了資料分析80%的時間，而這些時間都是在重複繁瑣地處理資料，嚴重拖垮了分析效率。

作為資料分析師，玩轉Excel、SQL、Python那都是基本功了，不過這些工具用起來比較笨重，要敲程式碼不說，而且一直面對密密麻麻雜亂無章的資料，常常會打斷思路，影響工作效率。如果想提高工作效率，一款專業的資料分析工具是必備的。

就拿我常用的FineBI舉例，最大亮點就是高效、好用。FineBI有一套自助分析的流程。當我們拿到密密麻麻雜亂無章的資料，它不會上來就展示這些枯燥的資料，而是能夠引導我們們開始資料處理。

FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什麼，明確目標後選擇對應的操作，然後選出相關的指標資料，這樣就能一步一步靠近目標。這期間我們只需要重點思考實現步驟是什麼，不會被滿屏的資料打亂思路。

資料清洗、資料抽取、資料計算......在FineBI的幫助下，整個資料處理的過程是非常簡單高效的，我們不用再花大量時間在資料處理上，完全可以把精力聚焦在更具價值的業務分析上。

建議不能落地

這是資料分析師們常犯的幾個錯誤，做什麼專案就是拿GMV、流量、DAU、MAU、轉化率幾個指標來套路式分析，但問到具體流程又一問三不知，對不同業務手段的效果沒有觀察積累，最後給出的報告就是不斷重複幾個指標，結論就是要提高、要保持，廢話連篇，這樣的分析沒啥參考價值，更不能驅動決策。

業務決策不光是業務人員的事，資料分析人員往往能從資料的角度提出獨特的見解。我建議大家多和業務人員交流，至少要熟悉各個業務環節，瞭解提出資料分析需求的原因，最終得出的結論要有針對性，具體到一條條實際的建議。

彙報沒有說服力

報告做的再好，說服不了別人也只是廢紙一張。要真正驅動決策，學會展現和表達是必要的。很多人都知道，在報告中用圖表代替大量堆砌的數字，有助於幫助讀者更直觀生動得出結論。但這還不夠，高手們不光會做圖表，還在考慮怎麼讓報表“動”起來。

就拿我用的 FineBI 來說，可以實現多個圖表之間聯動，我們點到某關鍵資料，就可以看到關聯圖表的變化，這樣做分析是不是更加直觀方便了呢。

我們甚至可以用FineBI製作一張“駕駛艙”大屏，讓領導透過一張大屏就能快速get到彙報內容，有理有據有顏值，這樣的彙報誰會不願意聽一聽呢？

落後的人、落後的系統、落後的流程、落後的工具，都會讓資料驅動決策淪為“表面功夫”，到最後領導決策時還是拍腦袋就定了。

但大資料時代，未來不重視資料分析的企業和人總會被時代淘汰。作為資料分析師，我們要做的是多鍛鍊自身能力，爭取加入更好的平臺，做出更好的專案，真正發揮出資料的價值。

分析工具

最後，分享一下分析工具， 回個“資料分析”就能獲得資料分析工具！