資料分析師的30種死法

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……

1.專案來了，發現找不到資料，卒。

2.找開發同學幫忙取數，一個月的專案排期要等三個星期，卒。

3.靠著不停的騷擾開發同學，一個星期拿到資料，發現重要的資料項不全，卒。

4.終於拿到完整資料，發現超過一百萬行，Excel打不開，卒。

5.導到MySQL裡處理，發現單機跑一個連線操作要老長時間，卒。

6.建立索引，操作跑的快一些了，開始做資料清洗，發現儲存過程寫錯了欄位名，把不該刪的內容刪了，卒。

7.重新來過，做完資料清洗，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緻的排查，表示之前取錯數了，卒。

8.再三確認資料沒錯，正準備甩開膀子大幹一番，領導過來說需求改了，卒。

9.按新需求取數，準備開始建模，發現資料項不符合模型要求，卒。

10.動用大殺器Python對資料進行重構，遇到中文亂碼問題，卒。

11.重構完資料，開始建模，發現模型結果不顯著，卒。

12.調引數，重跑，再調，幾次之後覺得效果還不錯，把規則提取出來，然後發現召回率不夠，卒。

13.終於把模型搭建好了，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，希望今後每週都能更新，卒。

20.決定做模板來滿足業務部門需求，發現原始資料還得自己取，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順序不夠高，等倆月排期，卒。

23.軟磨硬泡搞定了產品經理，BOSS又要求模型能夠支援產品策略優化，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.新策略終於上線了，結果線上產品出了問題，莫名其妙背鍋，卒。

26.資料分析工作的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資料就頭疼，就是覺得搞大資料能賺錢，啥都學不會也不願意學，卒。

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

30.大BOSS表示資料分析團隊不能直接創收，應該改行做業務，卒。

以上內容乃一家之言，難免以偏概全，歡迎大家補充。