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零代码高回报!我只需要这40套模板,能满足工作中95%的报表需求

先看一张图:

零代码高回报!我只需要这40套模板,能满足工作中95%的报表需求-1.jpg

最近经常听到小伙伴向我诉苦:如今找工作好难,他是从事数据分析的,大部分企业要求的都是纯业务的数据分析师,而他也是刚入数据分析一年,上一份工作涉及业务不是很多。所以尤其是在这个毕业季,找一份纯做数据的数分更是难上加难。
其实如今大部分数据分析师做的工作都是业务的数据分析,那种纯做数据的少之又少,所以在这个圈子里才有一种说法:数据分析师必需懂业务,这真的不是玩笑话。
有人疑惑:假设是纯业务分析师是什么意思?不用搞技术了?
当然不是,假设不用搞技术,还叫什么数据分析师,干脆叫业务人员不是更加贴切。
与业务人员相比,懂业务的数据分析师需要懂得用SQL取数,会做可视化报表,能明白如何借助数据为业务赋能。
由于前两项工作时长会占据数据分析师大部分的工作时长,就导致了大家陷入了一种误区,似乎只要干好前面两件事就好,而如何借助数据为业务赋能,是业务人员要考虑的事情,与我何干。
如此也陷入了一个窘境,因为对于大部分企业而言,技术要求天花板很低,通常3年就能掌握根本的数据技能,此时假设没有好的技术平台,譬如大厂,技术也就此到了瓶颈期,很难再有突破。由此其薪资也陷入瓶颈期,很难继续上涨。
但懂业务的数据分析师就不一样,技术于他们而言,是种工具,能协助他们更好理解业务的工具,这些懂得业务的数据分析师在市场上有着更大的流通性和竞争力,因为90%的企业找你的目的是为了用你的技术去支撑业务变现,并且通过业务的变化,去反哺、改变、创新技术。
那还有小伙伴说:他也晓得业务的重要性,也想懂业务,但他根本没有时间和精神去学习业务。
到这又回到了数分这个行业目前的窘境,那就是“取数工具”、“表哥表姐”。
数据分析师大部分时间都疲于应对业务的取数需求、报表需求,一天下来,头晕脑胀,哪里还能分出精神去主动理解业务。
针对这种情况,我的建议是借助工具去完成这些工作。因而在将来通用的数据技术会属于企业最底层的数据根底设备,数据人员不需要再自己研发和运营,专业的事交给专业的企业去做,而你要做的就是站着巨人的肩膀上,用数据赋能业务。
而如今,我建议有取数要求的数据分析师可以多理解BI工具,学会让业务人员自行查询数据和制作报告,就BI工具就已经可以满足业务员人员的大部分需求,你要做的就是在满足特殊需求的根底上,停止BI的数据权限分配和定期维护等等,节约了你不少时间。
至于表报,我建议是能用模板处置的事情,就不要浪费精神自己做。其实如今大部分企业的数据部门也意识到模板的重要性,他们会每年定期出一套视觉方案,包括配色、组件背景等,预设好仪表板款式,供大家使用。由此大家也普遍供认模板的便利性。
对此我熬了两个通宵,准备了40套可视化模板,大家直接改个数据源,就能套用,其中涉及多个场景多种需求,赶紧点赞收藏吧。
先来个模板汇总:

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获取方式:

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最后模板展示:

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