数分工具人就是指沦落到给业务取数、日常写SQL/做看板、不做分析、提不出业务执行建议、在领导层几乎没有话语权。数据分析师常自嘲是取数工具人，改变这种局面，先弄明白为什么，再讲怎么做。

数据分析师为什么会成为取数工具人？

1. 公司对数据分析师的期望不明确

有些公司对数据分析师的职责和能力认识不够清晰，只是将其视为取数工具人，只要能够提供数据就可以了。

2. 数据分析师自身能力不足

有些数据分析师只掌握了基本的数据分析技能，缺乏深入的业务理解和技术能力，难以为公司提供更高级别的数据分析服务。做取数工具人很正常，大家都是从这个阶段过来的。

3. 公司数据基础设施不完善

有些公司的数据基础设施不完善，数据分析师需要花费大量时间和精力去取数和清洗数据，无法专注于更高级别的数据分析工作。

真实原因，可能是公司只需要取数工具人，不想做工具人，就提高自己、跑路。

如何避免成为工具人，可以采取哪些措施？

1. 明确职责和目标

与公司领导和业务部门沟通，明确自己的职责和目标，确保公司对自己的期望与自己的能力和职责相符。

2. 提高技能和能力

不断学习和提升自己的技能和能力，包括业务理解、数据挖掘、机器学习等方面，以提供更高级别的数据分析服务。

3. 优化工作流程

通过优化数据取数和清洗流程，提高工作效率，将更多时间和精力投入到数据分析和业务解决方案的设计中。

数据分析师的出路在于不断提升自己的技能和能力，成为公司业务决策的重要参与者和顾问。

先提升自己，当前公司有转变岗位需求的可能，抓住机会变更职责，当前公司不可能，在外部寻找机会。

坚持学习，朝着正确的方向学习，是跳出工具人大坑的前提。

不做取数工具人，有哪些出路？

1. 数据分析师 → 数据科学家

通过深入学习和掌握机器学习、深度学习等技术，成为数据科学家，能够独立完成复杂的数据分析任务。

2. 数据分析师 → 数据工程师

通过学习和掌握数据库、ETL流程等技术，成为数据工程师，负责构建和维护数据基础设施。

3. 数据分析师 → 业务分析师

通过深入了解公司的业务模式和市场环境，将数据分析结果转化为实际业务价值，为公司提供决策支持。

4. 数据分析师 → 数据可视化专家

通过学习和掌握数据可视化工具和技术，将数据分析结果以图表、报表等形式呈现出来，提高数据分析结果的可视化效果。擅长什么+热爱什么+需要学什么=未来方向，确定方向，学习需要的技能知识，达到理想目标，成为想成为的人。

喜欢请点赞^_^，了解更多电商数分知识，请关注公众号：数分木言