数据分析师的30种死法
作者：陈丹奕
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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……
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。
以上内容乃一家之言，难免以偏概全，欢迎大家补充。
正文到此结束
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