根据统计，数据分析师们工作中超70%的时间都花在取数和清洗数据上，这过程多繁琐不说，还经常遇到各种糟心事。

要是碰到不好沟通的业务同事，免不了要扯皮半天；要是碰到公司底层数据不完善、指标口径混乱的情况，很可能一个礼拜都是在找不同的人算准一个指标......

而最能带来成就感和技能提升的统计建模和业务分析，其实只占10%左右的工作时间。如果不提高效率，那么分析师的个人成长就非常缓慢。

但我们常常看到一些大神，无论工作多忙，总能保持着良好的学习和分享的习惯。羡慕之余，我们也该想想，作为数据分析师，工作中如何管理时间、提高效率呢？

一、梳理任务，确定优先级

提高工作效率，最重要的一点是明确任务。时刻想着任务目标，才不会做无用功。

不过，我们手里的工作通常不止一件，这时我们就需要对任务进行优先级规划。我们可以借助四象限法则，列出手头所有的工作，并把它们分类：重要紧急、重要不紧急、紧急不重要、不紧急不重要。

重要紧急任务，建议花20%时间，并且立即去做。比如老板突然让拆解某个异动，比如当天就是提交分析报告的deadline。

重要不紧急任务，建议花70%时间，有计划地去做。比如对某业务进行分析和机会洞察，比如搭建底层数据系统，这类事情很有价值，但因为通常需要花大量时间而被忽略。其实，在这类事情上投资，回报是最大的。

紧急不重要任务，建议花10%时间，比如临时开个会议，这类事情多了会打乱我们的工作节奏，所以我们没必要全程参与，没必要亲自参与，一些任务可以选择性放弃。

不紧急不重要任务，建议不花时间做，比如开无关的会议。

二、拆解任务，列ToDo清单

明确任务的优先级后，我们可以把每一个大任务拆解成一个个子任务。比如做某业务的季度报告，我们可以拆分成几个步骤：

1. 明确分析目标和实现途径；
2. 梳理数据采集过程，评估有效性；
3. 数据清洗和建模分析；
4. 整合成分析报告；

当然还可以继续往下分成更细的子任务，分配好时间，然后按照顺序列出ToDo清单，完成某项任务后划掉。如果中途突然被其他事情打断，可以先记在备忘录上，尽量不要打扰正在进行的事情。

三、善用分析工具

对于数据分析师，玩转Excel、SQL、Python都是基本功，不过这些工具用起来比较笨重，要敲代码不说，而且一直面对密密麻麻杂乱无章的数据，常常会打断思路，影响工作效率。如果想提高工作效率，一款专业的数据分析工具是必备的。

就拿我常用的FineBI举例，最大亮点就是高效、好用。

在我们开始分析之前，让我们先思考想要什么，明确目标后选择对应的操作，然后选出相关的指标数据，这样就能一步一步靠近目标。

这期间我们只需要重点思考实现步骤是什么，不会被满屏的数据打乱思路。

数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算......在FineBI的帮助下，整个操作过程变得简单有效，我们不用再花大量时间在数据处理上，完全可以把精力聚焦在业务分析这种更具价值的地方。

制作分析图表时同理，我们只需要鼠标操作就能实现。搭建出下面这样的实用又直观的可视化大屏是很轻松的。

四、善用文档

写文档绝对是一个提高工作效率的好习惯，很多大公司十分强调这一点。比如在字节跳动，每天有超过2万篇内部文档诞生。

文档写什么？有3类我认为值得写：

1）对自己的任务清单和用时进行复盘，比如每天在哪类事情上消耗过多时间，比如某任务实际用时远超计划时间，总结不足，不断优化。

2）初次使用新的分析方法，或者处理了一个棘手的难题，要及时记录总结，沉淀方法论，避免重复造轮子。同时每周对电脑里的文件进行梳理存放，至少做到下次需要时能很快找到。

3）建立自己的模板库，比如分析报告模板、周报月报模板、大屏模板，下次用时格式上可以直接模板。

除了以上这些建议，我还建议多看一些提高效率的书籍，比如《高效能人士的七个习惯》讲了7个职场人重要的好习惯；

《奇特的一生》讲了一种任务使用时间的复盘方法；

《沟通的艺术》讲了职场中如何进行高效沟通，非常适合常和业务人员打交道的分析师。

日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海。提高工作效率这是一个不断优化的过程，需要我们不断加强对自我的掌控力，不断精进。