在我的知识星球里，经常有小伙伴说，自己做数据做成了工具人。常见的工具人症状如下：

1、固定更新“祖传”日报、周报

2、被动接各种报表需求，不知道有啥用

3、BI开发也是按需产出，没啥思考机会

4、好不容易做份报告，发给业务也没人搭理

5、领导啥也不教，就说：“你自己跟业务聊聊”

5条有3条，就是典型工具人了，如果外加一天搓2000行SQL，那就是高性能工具人。

Q1：我很不喜欢当工具人！这有错吗？！

A1：没错。没人喜欢当工具人。写巨复杂的取数逻辑也不知道有啥用，确实很让人沮丧。加班加得辛苦，也学不到啥东西。梳理需求 → 定分析思路 → 取数→ 输出分析结论→打造数据产品，才是正常的工作状态。

Q2：那我要怎么破局呢？

A2：最好的办法是跳槽。之所以会沦为工具人，很有可能和企业的氛围有关系。有些企业就是没有人教没人带，把人当工具使。换个企业可能是解决问题的最快办法。

Q3：但是，我想跳槽也没资本呀！

前天写简历，夯不郎当憋了三句话：

1. 负责处理日常数据需求

2. 负责日报、周报、月报

3. 负责优化存储过程，提高取数效率

没了！咋办！

A3：有这些已经足够了，这就相当于已经会做菜了，只是不知道怎么卖。在数据分析面试中经常提及的就是这些，比如：

1、搭建数据分析体系、监控指标异动、诊断业务问题。其实就是基于日报、周报、月报做数据解读，监控走势，发现问题

2、进行活动、推广、产品专题分析。其实就是基于临时取数完成的，只不过不一定是一份取数表，有可能活动目标人群测算、活动过程监控，活动复盘是分3份临时取数的，其中监控部分会在活动期定时发送。

3、打造数据产品/数据模型，支持业务发展。其实就是把日报、周报、月报做成BI看板。

所以基于这些素材进行包装，是可以满足很多中低级数据分析岗位面试需求的。

Q4：是吗！这么厉害？为啥我感觉不到？

A4：因为工具人思维的干扰。很多同学跑数跑太久，就会习惯于“等着别人给需求”。有的同学只顾着跑数，连自己跑的是啥业务模块下的啥报表都不知道。更不用说，能熟悉数据走势了。有的同学离开需求单，连常规经营分析、销售、运营之类指标都讲不出来，这就太被动了，已经是自己把自己当成机器了。

Q5：总结经验多了，对跳槽有帮助吗？

A5：帮助大了去了，本质上，这些信息是在解决工具人“知其然，不知其所以然”的状态。一旦能了解了，就能在面试时对答如流，不但能跳槽，还有机会加薪呢。

Q6：我怎么知道自己准备好了？

A6：可以尝试对着镜子、朋友、家长，讲解自己的工作，看看自己能不能说清楚这些问题：

1、我的公司是XX行业，我负责XX、XX板块数据工作

2、这个行业关注的核心指标是XX，分类维度是XX

3、我司销售、运营、用户的数据走势是XX

4、该业务场景下，指标最低点的问题是XX，最高点时业务行动是XX

5、当指标异动时，我可以从XX、XX、XX维度分析

能完整讲出来的时候，已经成功突破了“我不知道跑的是啥数”的状态。至于分析思路，就循序渐进好了。本质上看，大部分数据工作还是在取数，有个基础思路打底，剩下的和业务/领导具体讨论即可。

Q7：可是，我手头需求单实在太零散，怎么办

A7：相同行业、相同职能的数据指标、分类维度、解读数据角度是可以参考的。如果零散到连常规报表都没有，或者只是很小一个业务板块的数据，可以买书或者从垂直公众号学习。

如果是电商、游戏、零售这种资料多的大赛道，可以直接照搬别人的思路，然后利用自己手头的数据一点点完善拼图。

如果是小赛道，可以先拆分职能，比如销售、运营、推广、产品，先把一个职能模块的指标、维度、思路搞一搞，再看不同行业间差异。

当然，能找到人具体聊聊，讨论下，进步就更快了。本身想突破工具人状态，沟通需求、梳理思路、输出自己的见解，就是必经之路，所以可以放心大胆的练起来。

Q8：听了上边的思路，感觉也能用于本公司内，通过学习+沟通打开局面呀

A8：理论上是可以的，比如自己先学习，然后：

1、主动和业务聊需求

2、主动学习分析方法

3、主动和领导探讨技术

4、主动了解分析落地情况

这样是有可能改善现状的。

当然，也有可能热脸贴了冷屁股。业务方一句：“关你屁事，问这干啥”。领导一句“诸葛亮从来不问刘备箭在哪，你自己要多想”，把你的希望彻底浇灭，这就是开头说的公司氛围不行。这也是常事，碰到了只能选跳槽了。

Q9：好的，明白，我现在就跳槽！

A9：且慢！今年的大环境不好，不要脑子一热盲目裸跳哦。刚才说的一堆资料，需要慢慢准备，跳槽前也要提前了解下就业行情，了解下目标企业需求。总之，不打无准备之仗。

Q10：可我真的忍不了，做数据分析还有比我更惨的?

A10：工具人绝对不是最惨的，做数据分析最惨的，是那种挂着“数据分析师”头衔，每天周旋于excel的表哥表姐们。工具人起码还能碰到数据库，还能自己提取数据。表哥表姐们连数据库都碰不到，只能被动接受现成的，固定格式的数据。想做深入的分析，又缺少素材，想跳槽，对SQL都不熟，面试都很难过，这才是最惨的状态。

作者：接地气的陈老师

来源：鸟哥笔记

原文地址：https://www.niaogebiji.com/article-631588-1.html

在我的知识星球里，经常有小伙伴说，自己做数据做成了工具人。常见的工具人症状如下：

1、固定更新“祖传”日报、周报

2、被动接各种报表需求，不知道有啥用

3、BI开发也是按需产出，没啥思考机会

4、好不容易做份报告，发给业务也没人搭理

5、领导啥也不教，就说：“你自己跟业务聊聊”

5条有3条，就是典型工具人了，如果外加一天搓2000行SQL，那就是高性能工具人。

Q1：我很不喜欢当工具人！这有错吗？！

A1：没错。没人喜欢当工具人。写巨复杂的取数逻辑也不知道有啥用，确实很让人沮丧。加班加得辛苦，也学不到啥东西。梳理需求 → 定分析思路 → 取数→ 输出分析结论→打造数据产品，才是正常的工作状态。

Q2：那我要怎么破局呢？

A2：最好的办法是跳槽。之所以会沦为工具人，很有可能和企业的氛围有关系。有些企业就是没有人教没人带，把人当工具使。换个企业可能是解决问题的最快办法。

Q3：但是，我想跳槽也没资本呀！

前天写简历，夯不郎当憋了三句话：

1. 负责处理日常数据需求

2. 负责日报、周报、月报

3. 负责优化存储过程，提高取数效率

没了！咋办！

A3：有这些已经足够了，这就相当于已经会做菜了，只是不知道怎么卖。在数据分析面试中经常提及的就是这些，比如：

1、搭建数据分析体系、监控指标异动、诊断业务问题。其实就是基于日报、周报、月报做数据解读，监控走势，发现问题

2、进行活动、推广、产品专题分析。其实就是基于临时取数完成的，只不过不一定是一份取数表，有可能活动目标人群测算、活动过程监控，活动复盘是分3份临时取数的，其中监控部分会在活动期定时发送。

3、打造数据产品/数据模型，支持业务发展。其实就是把日报、周报、月报做成BI看板。

所以基于这些素材进行包装，是可以满足很多中低级数据分析岗位面试需求的。

Q4：是吗！这么厉害？为啥我感觉不到？

A4：因为工具人思维的干扰。很多同学跑数跑太久，就会习惯于“等着别人给需求”。有的同学只顾着跑数，连自己跑的是啥业务模块下的啥报表都不知道。更不用说，能熟悉数据走势了。有的同学离开需求单，连常规经营分析、销售、运营之类指标都讲不出来，这就太被动了，已经是自己把自己当成机器了。

Q5：总结经验多了，对跳槽有帮助吗？

A5：帮助大了去了，本质上，这些信息是在解决工具人“知其然，不知其所以然”的状态。一旦能了解了，就能在面试时对答如流，不但能跳槽，还有机会加薪呢。

Q6：我怎么知道自己准备好了？

A6：可以尝试对着镜子、朋友、家长，讲解自己的工作，看看自己能不能说清楚这些问题：

1、我的公司是XX行业，我负责XX、XX板块数据工作

2、这个行业关注的核心指标是XX，分类维度是XX

3、我司销售、运营、用户的数据走势是XX

4、该业务场景下，指标最低点的问题是XX，最高点时业务行动是XX

5、当指标异动时，我可以从XX、XX、XX维度分析

能完整讲出来的时候，已经成功突破了“我不知道跑的是啥数”的状态。至于分析思路，就循序渐进好了。本质上看，大部分数据工作还是在取数，有个基础思路打底，剩下的和业务/领导具体讨论即可。

Q7：可是，我手头需求单实在太零散，怎么办

A7：相同行业、相同职能的数据指标、分类维度、解读数据角度是可以参考的。如果零散到连常规报表都没有，或者只是很小一个业务板块的数据，可以买书或者从垂直公众号学习。

如果是电商、游戏、零售这种资料多的大赛道，可以直接照搬别人的思路，然后利用自己手头的数据一点点完善拼图。

如果是小赛道，可以先拆分职能，比如销售、运营、推广、产品，先把一个职能模块的指标、维度、思路搞一搞，再看不同行业间差异。

当然，能找到人具体聊聊，讨论下，进步就更快了。本身想突破工具人状态，沟通需求、梳理思路、输出自己的见解，就是必经之路，所以可以放心大胆的练起来。

Q8：听了上边的思路，感觉也能用于本公司内，通过学习+沟通打开局面呀

A8：理论上是可以的，比如自己先学习，然后：

1、主动和业务聊需求

2、主动学习分析方法

3、主动和领导探讨技术

4、主动了解分析落地情况

这样是有可能改善现状的。

当然，也有可能热脸贴了冷屁股。业务方一句：“关你屁事，问这干啥”。领导一句“诸葛亮从来不问刘备箭在哪，你自己要多想”，把你的希望彻底浇灭，这就是开头说的公司氛围不行。这也是常事，碰到了只能选跳槽了。

Q9：好的，明白，我现在就跳槽！

A9：且慢！今年的大环境不好，不要脑子一热盲目裸跳哦。刚才说的一堆资料，需要慢慢准备，跳槽前也要提前了解下就业行情，了解下目标企业需求。总之，不打无准备之仗。

Q10：可我真的忍不了，做数据分析还有比我更惨的?

A10：工具人绝对不是最惨的，做数据分析最惨的，是那种挂着“数据分析师”头衔，每天周旋于excel的表哥表姐们。工具人起码还能碰到数据库，还能自己提取数据。表哥表姐们连数据库都碰不到，只能被动接受现成的，固定格式的数据。想做深入的分析，又缺少素材，想跳槽，对SQL都不熟，面试都很难过，这才是最惨的状态。

作者：接地气的陈老师

来源：鸟哥笔记

原文地址：https://www.niaogebiji.com/article-631588-1.html