1、管理好報表
報表一般是數據展現的第一層，要確保存儲，可以保存在電腦中或者服務器中。其次要對它們進行有效的分類，定期做備份，做好日期和改動標記，以便快速找到。
下圖是某工程師的工作文件夾。
2、比領導吩咐的多做一點
領導對於某個項目的分析，有時候只通過一份報表或者報告很難快速戳中痛點。
某CIO曾經說過：“數據分析的重點不在於呈現，而在於數據分析的過程；數據分析的目的不在於整理歷史的數據，而在於未來的預測和引導”。
所以對於數據分析過程察覺出來的明顯問題，可以以正確的方式提示給領導，將部分結論提前告知。雖然是小事，卻把工作的提高了一個層次。
甚至也可以讓領導層和業務層參與到數據分析決策過程中來，當然，對技術能力有一點要求。不過諸如FineBI的商業智能工具已經這種“傻瓜式”的數據分析工具，已經通過“管理駕駛艙”的數據分析展現模式被諸多企業信息部門認同。
3、主動彙報進度並按時完成
在接受任務時，要明確完成時間，如果有異議，最好當場提出來，事後如果有困難，就只能自己克服。不能按計劃完成的情況只限於不可預期的特殊事件。
要明確兩點，一是能否按原計劃完成，如果不能，是由什麼原因造成的，預計推遲多久；
二是遇到了什麼困難，需要什麼幫助，要及時向上級彙報。
4、注重工作內容的檢查
尤其是在彙報數據分析時，比如報告中要註明數據來源，數據單位，特殊指標的計算方法等，盡量少用或不用專業性的術語。杜絕數據錯誤、錯字，報告中可以附加一些觀點進行簡要描述。在數據分析報告中，不要迴避“不良結論”，做數據分析也是一個良心工程，一己之念有時候影響極大。
5、多學習
最後，做數據分析一定要多學習。多學習一些工具，常用的Excel技能要提升，公司新上的系統比如ERP、OA、報表、BI等等都要了解。
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/323644.html
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