1、管理好报表
报表一般是数据展现的第一层，要确保存储，可以保存在电脑中或者服务器中。其次要对它们进行有效的分类，定期做备份，做好日期和改动标记，以便快速找到。
下图是某工程师的工作文件夹。
2、比领导吩咐的多做一点
领导对于某个项目的分析，有时候只通过一份报表或者报告很难快速戳中痛点。
某CIO曾经说过：“数据分析的重点不在于呈现，而在于数据分析的过程；数据分析的目的不在于整理历史的数据，而在于未来的预测和引导”。
所以对于数据分析过程察觉出来的明显问题，可以以正确的方式提示给领导，将部分结论提前告知。虽然是小事，却把工作的提高了一个层次。
甚至也可以让领导层和业务层参与到数据分析决策过程中来，当然，对技术能力有一点要求。不过诸如FineBI的商业智能工具已经这种“傻瓜式”的数据分析工具，已经通过“管理驾驶舱”的数据分析展现模式被诸多企业信息部门认同。
3、主动汇报进度并按时完成
在接受任务时，要明确完成时间，如果有异议，最好当场提出来，事后如果有困难，就只能自己克服。不能按计划完成的情况只限于不可预期的特殊事件。
要明确两点，一是能否按原计划完成，如果不能，是由什么原因造成的，预计推迟多久；
二是遇到了什么困难，需要什么帮助，要及时向上级汇报。
4、注重工作内容的检查
尤其是在汇报数据分析时，比如报告中要注明数据来源，数据单位，特殊指标的计算方法等，尽量少用或不用专业性的术语。杜绝数据错误、错字，报告中可以附加一些观点进行简要描述。在数据分析报告中，不要回避“不良结论”，做数据分析也是一个良心工程，一己之念有时候影响极大。
5、多学习
最后，做数据分析一定要多学习。多学习一些工具，常用的Excel技能要提升，公司新上的系统比如ERP、OA、报表、BI等等都要了解。
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