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數據分析師的30種死法

大數據
作為數據分析師,下面這些死法有沒有戳中痛點?記住,“數據虐我千百遍,我待數據如初戀……”

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以下內容僅供大家會心一笑,與現實無關,如有對號入座者,我也不認賬……

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1.項目來了,發現找不到數據,卒。

2.找開發同學幫忙取數,一個月的項目排期要等三個星期,卒。

3.靠著不停的騷擾開發同學,一個星期拿到數據,發現重要的數據項不全,卒。

4.終于拿到完整數據,發現超過一百萬行,Excel打不開,卒。

5.導到MySQL里處理,發現單機跑一個連接操作要老長時間,卒。

6.建立索引,操作跑的快一些了,開始做數據清洗,發現存儲過程寫錯了字段名,把不該刪的內容刪了,卒。

7.重新來過,做完數據清洗,跑出了統計報表,發現有異常值,去問開發同學,開發同學經過認真細致的排查,表示之前取錯數了,卒。

8.再三確認數據沒錯,正準備甩開膀子大干一番,領導過來說需求改了,卒。

9.按新需求取數,準備開始建模,發現數據項不符合模型要求,卒。

10.動用大殺器Python對數據進行重構,遇到中文亂碼問題,卒。

11.重構完數據,開始建模,發現模型結果不顯著,卒。

12.調參數,重跑,再調,幾次之后覺得效果還不錯,把規則提取出來,然后發現召回率不夠,卒。

13.終于把模型搭建好了,開始寫PPT,絞盡腦汁想洞察結論,想不出來,卒。

14.BOSS覺得報告內容太單薄,打回重寫,卒。

15.BOSS覺得報告的故事線不明確,打回重寫,卒。

16.BOSS覺得模型看上去不夠高大上,打回重寫,卒。

17.BOSS覺得PPT不好看,打回重寫,卒。

18.BOSS……BOSS沒意見了,拿去給業務部門講,被質疑成篩子,卒。

19.吸收了業務部門的意見,重新做了報告,業務部門表示非常好,希望今后每周都能更新,卒。

20.決定做模板來滿足業務部門需求,發現原始數據還得自己取,卒。

21.找開發同學談定期取數,開發同學表示這個事產品經理說了算,卒。

22.找產品經理談需求固化,產品經理表示這事優先級不夠高,等倆月排期,卒。

23.軟磨硬泡搞定了產品經理,BOSS又要求模型能夠支持產品策略優化,卒。、

24.整理完策略規則,跟產品經理磨破了嘴皮子確定了產品優化方案,線下測試發現策略有問題,卒。

25.新策略終于上線了,結果線上產品出了問題,莫名其妙背鍋,卒。

26.數據分析工作的KPI不容易衡量,升職困難,卒。

27.好不容易升了職,發現工作量沒減少,要開的會倒變多了,卒。

28.新來的小弟表示我其實一看數據就頭疼,就是覺得搞大數據能賺錢,啥都學不會也不愿意學,卒。

29.上邊的大BOSS換了個不懂行的,要匯報工作,大BOSS問,報告又不能賣錢,你們的價值體現在哪,卒。

30.大BOSS表示數據分析團隊不能直接創收,應該改行做業務,卒。

責任編輯:Ophira 來源: 知乎專欄
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