哇，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析師，聽起來好高大上哦，其實不然，做的事情都是***層的事情，打雜的，是業(yè)務的仆人，為全公司的人服務。

在你的眼里他們待遇好，白領，掙的錢多!

錢是人力堆出來的

在你的眼里他們制作報表，看起來好高大上，很炫酷，很漂亮!

在你的眼里他們是大數(shù)據(jù)領域的工作者，處于時代的前列，很潮!

數(shù)據(jù)種類多，量大，變化快

其實他們就是一群搬磚的。

般的是磚，賣的是苦力

• 臟：是數(shù)據(jù)很臟，什么空值啊，亂碼啊，數(shù)據(jù)重復啊，什么情況都有。
• 亂：也是數(shù)據(jù)亂，數(shù)據(jù)源很多比如來源于app的，web端的，日志，外部api等等，要理清邏輯，清洗數(shù)據(jù)，清晰的分層，需要下很多功夫。
• 差：首先是公司條件'差',然后是狀態(tài)差，因為經(jīng)常加班，***是業(yè)務多('差')。
• 累：清洗數(shù)據(jù)，制作報表和分析報告，很累，過程很漫長，而且需要加班。

他們天天要用hue跑數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)，有時候還會碰到數(shù)據(jù)傾斜問題，如果沒找到原因，會跑一天時間，還沒驗證數(shù)據(jù)；

有時候為了驗證數(shù)據(jù)和倉庫工程師吵架，有時候是為了取數(shù)口徑，有時候為了調(diào)度，數(shù)據(jù)為什么還沒出來，各種扯皮的事情；

有時候?qū)?shù)據(jù)和業(yè)務還有運營吵架，有可能是為了需求，有可能是為了口徑； 

Hadoop組建hue

記得一次為了趕公司的kpi報表，公司從大數(shù)據(jù)平臺組，大數(shù)據(jù)倉庫組，大數(shù)據(jù)分析組和大數(shù)據(jù)挖掘組都在加班，確保萬無一失，他們是這樣分工的：

• 大數(shù)據(jù)平臺組：負責大數(shù)據(jù)集群穩(wěn)定運行，負責大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的后端開發(fā)。
• 大數(shù)據(jù)倉庫組：負責數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)，把各個指標從底層ods開始計算到dm應用層。
• 大數(shù)據(jù)分析組：負責取數(shù)口徑的確認，倉庫工程師開發(fā)的報表驗證，有時候自己開發(fā)。
• 大數(shù)據(jù)挖掘組：對有些指標需要機器學習分析出來的，所以他們也要加班。

經(jīng)過一個星期的加班加點，成果終于出來的，然額并沒有什么卵用嗎，老板不一定認可。

重來，重來，重來，老板說了三遍，我們很尷尬，分析師更尷尬，因為口徑都是這里來的。

不僅做的事情有時候得不到認可，而且沒有成就感。

在我們團隊中，分析組加班是最多的，有時候還要做倉庫的事情，有時候還要管調(diào)度，驗證數(shù)據(jù)。

有時候?qū)懘a的時候還是***興的，我們用的工具主要是pycharm，hive，sparksql，shell ,網(wǎng)易有數(shù)，這個時候犯錯了還能改，bug可以修復。

python功能還是很強大的，我們既可以用來做報表，又可以用來發(fā)郵件，又可以用來運維，又可以用來挖掘，簡直是全能王。 

功能強大的python，什么都可以做

shell是我們部署腳本線上運行的利器。

sparksql基于內(nèi)存運算的大數(shù)據(jù)組建，有事給我們驗證數(shù)據(jù)帶來方便，我們很是喜歡。 

spark和hadoop比較

spark 原理

分析工作看起來簡單，做起來很難，需要掌握的很多，路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。

想進入這個行業(yè)的同學做好心里準備，加班多，待遇不一定好，等有了經(jīng)驗可能會好一些。