
数据分析师的十大吐槽,看到第九条你一定想转给某人
数据分析师是一个从事专业度很高,系统化程度很高的工种。数据分析工作需要:基础数据采集,业务流程梳理,数据模型提出,分析维度设定,数据报表制作,分析结果解读至少六个步骤,从事数据分析工作,需要懂系统流程,懂业务流程,懂统计学知识,懂一点代码,懂一点报表制作,懂业务发展情况。
然而数据分析师们最大的槽点,就是:
我学习了六大知识领域,学会n项技能,经过n个步奏,花了n个小时制作的分析结果,被一个大专学历干了10年销售只因为搞掂了几个KA客户的就晋升总监除了喝酒喷人屁都不会的销售部老油条,斥责为:“你这分析的和我们市场上完全不一样嘛”,之后被一个大学考试数学不及格只能读个市场营销电脑出问题找运维被告知重启就行还非得运维派个人来帮着按power键的市场部策划补刀:“是不是数据有问题啊?”
那一刻崩溃的心都有了是不是?
以下是数据分析师的十大吐槽时刻,看看你常遇到几个(排名不分先后,轻重全看公司环境):
一:新招进一个公司,做大数据分析师,好嗨森,入职第一天老板给了张50M的excel表说:“瞧,你看我们有100多万条用户信息呢,这么大的数据,来个大数据分析下!”
二:还没从震惊中恢复过来,业务部又神补一刀:“我们准备跟星巴克合作,来预测下明年多少人喝咖啡,几千万的大项目,预测不准公司要亏很多钱的,你加油哈”
三:好想把“我要是未卜先知为啥不去炒股来给你打工”这句话甩在业务部脸上,就被IT一句:“哥们你可来了,那失散到天涯的数据有娘啦!”噎了回来。
四:终于把数据拼起来开始分析,发现好有规律啊,好工整啊,隐隐感到有坑,去业务部一问才知道,全是被经销商篡改操纵的数据,人家都有简便操作的顺口溜了,一读发现顺口溜还朗朗上口
五:没有四的困扰了,这下终于是全真实数据!全部没有规律了!喜极而泣,擦干泪仔细一看发现80%的记录缺失,10%记录不全,5%记录出错……
六:整完数据开始统计,然而领导觉得只做加减乘除太简单了,有没有有深度的方法
七:简单了就做个模型吧,然而检验值还没讲完领导表示太复杂搞不懂,能简单点不
八:改来改去已很多遍了!我已不太记得领导唠叨了什么,总之又听到一句:“再改一下,看看其他维度深入分析分析”,然后默默新建一个文件:《分析报告V16-8版》
九:输出结果和业务部的认知差不多,被评价为:“我们都知道了嘛,做跟没做一样嘛”
十:输出结果和业务部的认知差很多,被评价为:“这个与市场常识完全不同,肯定是数据的问题,我们都十多年经验了,快回去检查数据,上次我去见XXX客户人家就不是这样的!一定是你错了!”
本质的问题是什么?本质的问题是数据分析是典型的内行服务外行的一项工作。是经过严格训练高度有技术型的专业人士,服务三教九流各色人等的工作。分析的结果很重要,过程却专业的让大部分旁人无法理解,因此不但要有专业能力,更要有应付各种人,深入浅出的能力。
如果一定要类比的,最类似的其实是医生,老医生和新医生的区别,更多是在经验与处事技巧上,毕竟没人想急着救人却被医闹一板砖拍脑袋上。所以在学习分析技巧的时候,也要抽点时间来学习一下需求梳理,期望值管理,项目沟通,数据展示方式等等,既能悬壶济世,又能防拍板砖。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15