刚好从职三年，从这些年遇到的人和事，也说说我的想法。

1、是否存在提升处理数据的效率的思维

就技术来讲，基础的技术无非Excel、sql，再进一步的就python、r、kettle等；

但是技术在不同的人手中发挥的作用都不一样，过去我们一直说，处理数据所耗费的时间是在数据分析过程中占比最高的，这点虽然没有问题，但是我们还是能通过很多方式去减少数据处理的耗时

比如我的第一家公司用的是Excel，后来引入sql将数据处理自动化，以前差不多两三天才能出的数据，周一早上一个小时内就处理好。

第二家公司曾经部门内剩下我和经理处理数据，需求太多，经常加班处理，后来引入python搭建了一个数据平台，直接整个人抽身出来做其它专题分析去了，后来其它分公司也来学习怎么搭建，都想以此提升工作效率。

其实在我看来，只要是人能处理的都能自动化处理，方法很多，sql+python、kettle+sql+tableau、Excel+vba+sql等等；

我是发现很多数据从业者每天就在提取数据提取数据，时间基本都耗在上面了，但是都不去想解决的方法，结果剩下很少的时间进行数据分析中级数据分析师有用吗，这种工作模式，做三年五年又有什么用？数据分析按岗位分的确能分技术开发岗和分析岗，但是目前很多公司都没有专门设开发岗，所以常规的数据处理还是要想办法利用工具去进行提升效率。

2、是否存在逻辑清晰的分析思维

这点其实应该是作为数据从业者的基本技能，但是我看过不少都是直接套用网络的各种框架，或者领导要什么就给什么，其实现在的各种企业对于分析这一块，都有不同的想法，其实也可以说是探索吧，有的公司希望数据分析部门能承担起公司的分析职能，有些公司希望业务部门能承担起公司的分析职能，数据部门做好数据处理和展现就行了，但是无论怎样的方式，当一个新项目或者专题开始计划的时候，分析职能就要开始发挥它的效用，见过太多数据从业者或者业务人员在做分析的时候，比分说考核指标，通常只知道领导要这个指标，但是指标口径该怎么定义更合适，要达到考核目标日常该监控什么数据，当这些数据发生变化的时候该怎么调整运营方案，没有去想的，这样的工作方式三年五年有什么用？简单的套用框架能走多远？领导要啥就只给啥

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