转自：数据化管理，作者：陈文
拿本《太平要术》，临兵斗者皆列阵，呵啊一声撒豆成兵的，叫张天师
红酥小手捏捏，对着程序猿耳朵咬两下就能催生一大坨代码的，叫鼓励师
数据分析师显然也要输出结果，然而却没有神器仙术；
数据分析师也需要做程序，然而却没有神气身材。
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。
一颗被冷冻了五年的头颅被它一眼认出 计算机视觉识别让尸骨开口说话
