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