鄧小姐變身數據分析汪長久以來，

常常處在精神崩潰的邊緣。

今天寶寶心里苦，但寶寶要說!含淚控訴!

對有以下惡劣言行的人類，

表示強烈抗議!!!強烈抗議!!!強烈抗議!!!

如果你也是一只數據分析汪，以下幾種情況，

鄧小姐斥巨資2毛5打賭，你至少遇到過1種。

1. 數據分析不就是幾個數字加一加!?

EXO ME?! 你可能不造，你所謂的加一加，鄧小姐從接到需求那一刻，需要從數據庫取數據，進行清洗和加工，使用模型，生成可視化圖表，對業務進行分析，發現問題，提出解決方案以及合理建議。這是一個完完整整的獲取數據→處理數據→分析數據→呈現數據的過程，需要用到編程語言，統計工具、數據處理工具、模型、算法、邏輯、業務理解等。當別人問我是干什么的，我通?；貜褪?ldquo;寫代碼”的，而數據分析到底是一種什么樣的人生呢?規劃數據、收集數據、整理數據、日報周報月報、寫PPT、打小報告、做模型、端茶送水澆花等，每一只數據分析汪的理解都不一樣。Anyway，希望需求方不要不說明白前因后果就提出無理需求。

2. 你這個數據是不是有問題?

這句話是數據分析汪不能忍之No.1，鄧小姐不得不佩服說這句話的人的勇氣，你這不是在提問啊，你冒著生命危險在挑戰分析汪的權威，你在質疑分析汪的專業，那你也就不要怪分析汪一言不合就在你頭上狂澆一杯Espresso了，畢竟分析狗心里苦啊，你無法感同身受。氣歸氣，數據分析狗也得喝杯82年的雷碧冷靜下，是不是在給需求方提交數據的時候沒有交代清楚，數據的來源、 統計口徑、算法等有必要備注的，千萬不能省。如果在事情都做到全面周到的情況下，還有這樣“找茬”的需求方，甭客氣，一壺涼水澆在他頭上，人話聽不懂嘛，需要實實在在的“醍醐灌頂”。

3. 我馬上開會要用，一會兒老板要問。

講這句話的同學一般是對工作毫無規劃，對自己的項目數據漠不關心。平時不燒香，臨時抱佛腳，還連累一堆人。呵呵!笑話，你馬上要用，我就馬上能給你出啊?你不知道需求要排期、評優先級嗎?不知道我的需求都多到繞地球兩圈了嗎?但這時你跟他說什么都沒有用了，對方會使盡渾身解數：苦苦哀求狀“求求你啊，一會兒開會老板肯定要問，我答不上來會被罵慘的，救救我!。” 少女撒嬌狀“拜托啦，一會兒開會急用，拜托!拜托!。”還要一邊搖著分析汪的肩膀。“你最好啦!”鄧小姐是經不住這種撒嬌的，特別是男同事來搖肩膀，啊，不要辣別人眼睛啊!骨頭搖散架了!諂媚賄賂狀“你最好啦!” 不要啊!你干嘛?把你的泡泡糖、果丹皮、大白兔、辣條都拿走!我不吃!不吃!吃!

4 .幫我找點好看的數據啊!

有時候鄧小姐深深地感覺到，寫報告是一件出力不討好的事情，非常地得罪人。對于一個項目、活動、甚至App功能，數據分析汪都秉著客觀的原則，拿數據講事實。盈利就是賺錢了，活動參與人數少就是策劃沒動腦子，新功能提高了用戶活躍度那就是用戶對功能感興趣。麻煩需求方別為難小的們，你活動策劃得好，運營也到位了，各種指標自然噌噌噌地往上漲，根本不需要我們挖空心思去找所謂好看的數據。還請多留意分析汪的建議，總結經驗教訓，莫要怪罪。

5. 你excel用得好啊，教我一下?

這位同學您說得十分的正確啊，我Excel用得好，感謝您的肯定。然而，鄧小姐經常被咨詢的問題是1、怎么去掉重復數據?2、怎么添加把同一個人的所有記錄匯總?3、怎么出來下拉選擇框?4、XX函數怎么用?此時此刻，在內心輕輕地嘆氣，同學，這些so easy的問題，度娘有千萬種方法給你。伸手黨們，答應我，能百度的就不要去麻煩別人好嗎?在此，鄧小姐墻裂建議HR們，凡簡歷上寫著熟練使用辦公自動化軟件的面試者，只考一個Excel的簡單函數——VLOOKUP，遇上喜歡tree new bee的高能面試者，不妨多問一句ture 和false精確匹配和近似匹配的區別。

6. 我只查一個數

鄧小姐，我只要一個總數，麻煩你幫我算一下。對于這種看似簡單的需求，衍生出來的是“我每天都只查一個數”。同學啊，我們不是數據的搬運工好嗎，你大概忽略了我們的title上還有“分析”二字，對于這種需求，分析汪真的不用理會，既然是常規的查詢，產品經理是需要考慮到接入系統的，沒有什么是非得走數據庫來查一個數那么簡單的事情。同行們請調整到數據分析最正確的姿勢。

7. 你去重沒有?

能說出這么有技(hou)術(yan)含(wu)量(chi)的話一定是宇宙最神奇物種——程序猿哥哥，每每聽到這句話，盡管心已碎成渣渣了，還要眨著無辜的大眼睛，溫柔地說“偶吧，人家去過重了喲~”(事實是把DISTINCT、GROUP BY大寫加粗甩他一臉，你踏馬給我吃了!)然后程序猿哥哥們在你身后圍繞，你一邊寫SQL，他一邊念，富有磁性的聲音在你腦子45°角方向立體環繞“SELECT * FROM……” 能不能讓妹兒安安靜靜擼兩行代碼，能不能!畢竟我還是一只有思想的程序媛好伐?

鄧小姐細思極恐，這幾年是怎么活下來的呢?溫馨提示您：數據分析有風險，入行謹慎再謹慎。