十年数据分析师告诉你：如何在低价值感的取数中找到价值感？
最近，一位粉丝给我留言：作为一位数据分析师，他现在每天的工作就是满足各种取数需求和一些分析报告，但他觉得这些数据分析师工作成果没有很高的技术含量，换个人就能随便替代，取数只要学会SQL规则取数就行了，感觉找不到自己的价值，问我是不是数据分析师干的就是这些？
我能够感受到这位小伙伴的迷茫与焦虑，所以今天特意写了这篇文章来解答这位小伙伴以及有相同问题的朋友的困惑。当然这也仅是一家之言，仅供参考！
首先取数确实挺简单的。
你只要掌握基本的SQL规则取数即可，刚入门的新人只要用心学习3个月，熟练上手不成问题。这也就导致市面上的培训机构重点强调、培训这方面的能力，让你以为报了课，会取数就能胜任这个岗位。
但也正是因为简单，有些公司会做些自动化的数据产品，或者提高运营人员的数据素养，因而只会SQL规则取数最终被取代只是时间的问题。
所以将自己从SQL boy中主动地解放出来，不是让你拒绝这项工作安排，而是思维再上一维度：主动了解思考项目，哪个口径、哪个指标、哪个维度更能反应业务情况，这也就是我们常听到的“业务数据化”，比单纯的被动取数，更能获得价值感。
其次就是分析报告。
首先分析报告不是简单的图表组合、应用就完事了，可以说数据分析师工作成果能被直观认同方法之一就是有价值的报表。
数据分析师顾名思义强调分析，而分析成果最终通过报告呈现。能够让别人一眼通过你的报告知道问题在哪，知道你想表达什么，也就是我们常说的有效和高效，那么你的报告才不算白做。
而在完成这份报告之时，你不仅会充份地调动你的数据敏感力，锻炼你的思维结构化，还能加深你对业务的理解，在此基础上适当的美化提高美观性、观看性。这些最后通过一份有价值的报表展现出来，来反驳那些拍脑袋的决策，推动业务的优化，也就是“数据业务化”，由此获得的价值感更能翻倍。
而在日常工作中，已经固定化的报表，直接套用模板就可以了，节约更多的时间，针对性地输入、输出那些更对公司有价值的报表，才是在繁重工作下的数据分析师工作成果最优解。
分享一些老李和行业好友总结出来的一些业务报表通用模板，涉及10多个行业数十个业务场景，并被现实反复验证、优化。
先大致给些动图展示：
当然还有诸如沉淀日常异常监控或是指标拆解等的分析方法论，指标体系的建设与维护等，都是可以找到自我价值感，这两点之后会出篇文章单独说。
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