作為一個沖浪老司機，混跡各大社區打嘴炮，是我為數不多的生活習慣之一。今天下班前的例行摸魚時間，正當我激情滿滿地劃著手機屏幕，一條動態卻讓我停了下來。

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哈，巧了，我就是樓主懟的那種面試官，懟面試官就算了，還說數據分析只是SQL boy？取數機器人？好家伙，哪來的臉說自己是圈內人，我們數分人可是有崇高的技術追求和職業理想滴，自己菜就說自己菜，別說工種low好吧。氣得我真想抄起鍵盤，怒懟一波。

不過往下翻了一下評論區，竟然這么多人都和樓主有一樣的感覺，啊...心絞痛。

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一種莫名的正義感升起，我燃起了捍衛職業尊嚴的使命感，索性今天我就專門寫一篇文章，為我們數分人正名，也給或許有同樣迷茫的你排憂解難。

數據分析的價值是什么？

數據分析，重在分析二字，數據分析輔助業務決策，精準的業務決策需要依靠強大的數據分析。比如共享單車的投放策略、淘寶主頁的“千人千面”，最基礎的支撐就是其背后強大的數據分析能力和機器學習算法。毫無疑問，數據分析在提高企業業務水平、提高社會效率方面極具價值。

一個好的數據分析師發展空間是很大的。拿我認識的一些數據分析師來說，有的已經開始帶團隊，往CIO方向發展；有的成為了數據咨詢顧問，利用自己的經驗和能力為其他組織機構提供服務；有的進入業務部門，當上了業務專家/總經理。

可以說，數據分析干得好，職業發展是沒有天花板的。

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很多數據分析師也明白數據分析的價值，只是苦于在實際應用中會遇到各種各樣的問題，比如：

1、作為數據分析師，卻天天忙于取數做表，空有一身本領在公司使不出力氣；

2、由于不懂業務，做的是數字的分析，對業務缺乏獨到的見解和想法，沒有做出對業務真正有價值的分析；

3、數據分析的結果難以落地，不能真正輔助業務決策。

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這些問題常常發生，甚至會讓你開始懷疑這一職業是否有價值，但遇到問題不要怕，找解決方法才是正道。

在我看來，上面這些問題其實都可以歸結為一個問題：缺乏專業高效好用的數據分析工具。簡單說，不是人不行，而是沒有找到合適的工具。

數據分析師天天忙于取數做表，是因為數據處理效率不高。就拿取數來說，如果我們用sql做，就需要編寫代碼，如果需要調用多張，就更加復雜了。而如果用新一代自助式BI工具（本文以FineBI舉例），由IT部門做好基礎的數據準備，數據分析師只需要勾選就能輕松完成取數，不用代碼，多張表也能輕松hold住，效率MAX！

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當我們拿到密密麻麻的數據，經常不知道如何下手。傳統的數據處理工具，只會對你展示枯燥的數據，而好的工具，能夠引導你開始數據處理。比如FineBI就會在你開始分析之前，讓你先思考你想要什么，明確目標后選擇對應的操作，然后選出相關的指標數據，這樣你就能一步一步靠近你的目標。

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好的工具，從第一步開始，就可以讓你專注思考。在FineBI的幫助下，你不用再花大量時間再取數和數據處理上，因為那不是數據分析的真正價值，你完全可以把精力聚焦在業務分析上，這才是真正的價值。

效率問題解決了，問題又來了：如何做出對業務真正有價值的分析呢？

除了深入了解業務，還需要積累豐富的數據分析模型庫。自數據分析誕生以來，沉淀了不計其數經典的數據分析模型，在各領域得到了廣泛的應用，更帶來了實質的業務價值。

金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型......都是常用常新的經典模型，但如果用傳統工具搭建，通常需要花費大量時間，而且不夠靈活，一點小的調整就帶來大量的工作量，很不友好。

而借助FineBI，只需通過鼠標操作就能快速搭建出各種模型（如下圖），而且可以根據需要隨時調整，進行探索式分析。數據分析這樣做，還有誰會說對業務沒有實際價值呢！

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但做出對業務真正有價值的分析還不夠，更重要的是要讓分析結論落地、真正幫助到業務決策。要幫助到業務決策，就需要拿出讓從決策層到執行層都信服的分析報告，這樣才能順利推進。

怎么才能讓分析結論更具說服力呢？

可視化！準確、直觀、有沖擊力的可視化駕駛艙！

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傳統工具如Excel，圖表樣式少、自由度小、不能聯動，早已不能適應數據分析師們細分且復雜的展示要求。之前提到的 FineBI 就提供強大的可視化效果，內置了超多精美圖表樣式（如上圖），不僅支持常用的柱形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、氣泡圖、熱力地圖、GIS地圖，還支持第三方圖表插件，圖表間還能進行聯動，支持上探下鉆，效果驚艷。

有了這樣的神器加持，還擔心你的分析報告不具有說服力嗎？

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把圖表結合在一起，就能制作出這樣一張一目了然的數據分析駕駛艙，而制作過程非常簡單高效，基本只需要簡單的點擊、拖拽就能完成！

發現沒有，傳統的工具只是提供了數據處理的功能，操作起來麻煩不說，面對繁雜的數據頭都麻了，分析更是無處談起，這樣的工作當然沒有價值了！而像FineBI這樣的新一代自助式分析工具，保護用戶不為密密麻麻的數據所累，而更專注于探索業務間的關聯和趨勢，以便進行業務分析，可以說真正幫助用戶找到了數據分析的價值。

二者的區別，不亞于計算器和計算機。

古人都知道，好馬要配好鞍。好的數據分析師搭配過時的工具，頂多只能算做加法，而好的數據分析師搭配好的BI工具，就是相互促進，就是在做乘號，就能幫助你打破職業發展的天花板！

該做出改變了，數據分析人！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析菜鸟怒怼面试官却被打脸，只会SQL也敢来面试？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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