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数据分析师的30种死法

作为数据分析师,下面这些死法有没有戳中痛点?记住,“数据虐我千百遍,我待数据如初恋……”

作者:陈丹奕来源:知乎专栏|2016-02-23 09:59

开发者大赛路演 | 12月16日,技术创新,北京不见不散


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以下内容仅供大家会心一笑,与现实无关,如有对号入座者,我也不认账……

数据分析师的30种死法

1.项目来了,发现找不到数据,卒。

2.找开发同学帮忙取数,一个月的项目排期要等三个星期,卒。

3.靠着不停的骚扰开发同学,一个星期拿到数据,发现重要的数据项不全,卒。

4.终于拿到完整数据,发现超过一百万行,Excel打不开,卒。

5.导到MySQL里处理,发现单机跑一个连接操作要老长时间,卒。

6.建立索引,操作跑的快一些了,开始做数据清洗,发现存储过程写错了字段名,把不该删的内容删了,卒。

7.重新来过,做完数据清洗,跑出了统计报表,发现有异常值,去问开发同学,开发同学经过认真细致的排查,表示之前取错数了,卒。

8.再三确认数据没错,正准备甩开膀子大干一番,领导过来说需求改了,卒。

9.按新需求取数,准备开始建模,发现数据项不符合模型要求,卒。

10.动用大杀器Python对数据进行重构,遇到中文乱码问题,卒。

11.重构完数据,开始建模,发现模型结果不显著,卒。

12.调参数,重跑,再调,几次之后觉得效果还不错,把规则提取出来,然后发现召回率不够,卒。

13.终于把模型搭建好了,开始写PPT,绞尽脑汁想洞察结论,想不出来,卒。

14.BOSS觉得报告内容太单薄,打回重写,卒。

15.BOSS觉得报告的故事线不明确,打回重写,卒。

16.BOSS觉得模型看上去不够高大上,打回重写,卒。

17.BOSS觉得PPT不好看,打回重写,卒。

18.BOSS……BOSS没意见了,拿去给业务部门讲,被质疑成筛子,卒。

19.吸收了业务部门的意见,重新做了报告,业务部门表示非常好,希望今后每周都能更新,卒。

20.决定做模板来满足业务部门需求,发现原始数据还得自己取,卒。

21.找开发同学谈定期取数,开发同学表示这个事产品经理说了算,卒。

22.找产品经理谈需求固化,产品经理表示这事优先级不够高,等俩月排期,卒。

23.软磨硬泡搞定了产品经理,BOSS又要求模型能够支持产品策略优化,卒。、

24.整理完策略规则,跟产品经理磨破了嘴皮子确定了产品优化方案,线下测试发现策略有问题,卒。

25.新策略终于上线了,结果线上产品出了问题,莫名其妙背锅,卒。

26.数据分析工作的KPI不容易衡量,升职困难,卒。

27.好不容易升了职,发现工作量没减少,要开的会倒变多了,卒。

28.新来的小弟表示我其实一看数据就头疼,就是觉得搞大数据能赚钱,啥都学不会也不愿意学,卒。

29.上边的大BOSS换了个不懂行的,要汇报工作,大BOSS问,报告又不能卖钱,你们的价值体现在哪,卒。

30.大BOSS表示数据分析团队不能直接创收,应该改行做业务,卒。

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