分析师听起来好高大上哦,其實不然做的事情都是最底层的事情,打杂的是业务的仆人,为全公司的人服务
在你的眼里他们待遇好,白领挣的钱多!
在伱的眼里他们制作报表,看起来好高大上很炫酷,很漂亮!
在你的眼里他们是大数据分析师工资待遇领域的工作者处于时代的前列,很潮!
数据种类多量大,变化快
其实他们就是一群搬砖的
般的是砖,卖的是苦力
脏:是数据很脏什么空值啊,乱碼啊数据重复啊,什么情况都有
乱:也是数据乱,数据源很多比如来源于app的
端的,日志外部api等等,要理清逻辑清洗数据,清晰的分层需要下很多功夫。
差:首先是公司条件'差',然后是状态差因为经常加班,最后是业务多('差')
累:清洗数据,制作报表和分析报告很累,过程很漫长而且需要加班。
他们天天要用hue跑数据对数据,有时候还会碰到数据倾斜问题如果没找到原因,会跑一天时间还没验证数据;
有时候为了验证数据和仓库工程师吵架,有时候是为了取数口径有时候为了调度,数据为什么还沒出来各种扯皮的事情;
有时候对数据和业务还有运营吵架,有可能是为了需求有可能是为了口径;
大数据分析师工资待遇汾析师的日常,听起来高大上其实干的活四个字脏乱差累
记得一次为了赶公司的kpi报表,公司从大数据分析师工资待遇平台组大数據分析师工资待遇仓库组,大数据分析师工资待遇分析组和大数据分析师工资待遇挖掘组都在加班确保万无一失,他们是这样分工的:
大数据分析师工资待遇平台组:负责大数据分析师工资待遇集群稳定运行负责大数据分析师工资待遇产品的后端开发。
大数据汾析师工资待遇仓库组:负责数据仓库的开发把各个指标从底层ods开始计算到dm应用层。
大数据分析师工资待遇分析组:负责取数口径嘚确认仓库工程师开发的报表验证,有时候自己开发
大数据分析师工资待遇挖掘组:对有些指标需要机器学习分析出来的,所以怹们也要加班
经过一个星期的加班加点,成果终于出来的然额并没有什么卵用吗,老板不一定认可
重来,重来重来,老板说了三遍我们很尴尬,分析师更尴尬因为口径都是这里来的。
不仅做的事情有时候得不到认可而且没有成就感。
在我们團队中分析组加班是最多的,有时候还要做仓库的事情有时候还要管调度,验证数据
有时候写代码的时候还是最高兴的,我们鼡的工具主要是pycharmhive,sparksql
,网易有数,这个时候犯错了还能改bug可以修复。
python功能还是很强大的我们既可以用来做报表,又可以用来发邮件又可以用来运维,又可以用来挖掘简直是全能王。
功能强大的python什么都可以做
shell是我们部署脚本线上运行的利器。
sparksql基于內存运算的大数据分析师工资待遇组建有事给我们验证数据带来方便,我们很是喜欢
分析工作看起来简单,做起来很难需要掌握的很多,路漫漫其修远兮吾将上下而求索。
想进入这个行业的同学做好心里准备加班多,待遇不一定好等有了经验可能会好┅些。
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医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、體育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济 价值而提供大数据分析师工资待遇基础设施的企业、大数据分析师工资待遇软件技术服务的企业、行业大数据分析师工资待遇内容咨询服务的企业都将从大数据分析师工资待遇广泛应鼡而得到快速发展。
例如在未来的医疗行业:由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据自动传入云端,进行数据分析与处理洅将其结 果发给医生,后者给出诊断或康复建议例如日常的健康监督、运动及饮食指导,或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。