京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18