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時間:2019-08-30來源:億信華辰瀏覽數:497次
俗話說,好的開頭是成功的一半。作為一個從事大數據行業工作2年的小司機,一路走來也是遇到蠻多坑,還好我有個好導師,每次遇到問題的時候都能夠給我比較清晰的指導。首先在這里感謝我的導師(暗喜),不是每個人都能遇到一個好導師的,那么好事不能獨享,現在就在這里就分享幾個遇到坑,看導師怎么解決的,希望能幫助到大家。
印象最深第一坑:數據處理和數據分析的關系
剛開始工作的總以為數據處理和數據分析就一回事,記得有次給客戶做項目交流的時候還鬧出了笑話此處省略一萬字。客戶也是很幽默的說你把洗菜和做菜當一回事兒了,在場的人都笑了,當時硬是想不通,當天晚上給導師打了電話,打完后豁然開朗了,一起看一下導師的回答。
導師解疑:
你可以將大數據分析工作看做是做菜,數據采集是買菜,數據處理就是摘菜、洗菜、搭配作料的過程,數據分析則是烹飪、裝盤的過程。其實數據采集還是比較好理解的,就是將菜從各個菜市場買回家的過程。比較難的是數據處理和數據分析過程。
數據處理是擇菜、洗菜(將數據進行清洗、整理、分類等),這個過程可以你會用到洗菜工具水、水槽、菜板等(數據工廠,數據指標管理,數據質量管理等工具對收集來的數據進行轉換、按照自己的需求對數據分組、對雜亂無章數據進行重新組織、應用算法對數據計算重組數據。)
數據分析是炒菜、裝盤(數據搭配展示),這個過程會用到醬油、辣椒油、鹽巴-將數據形成變成一道美味(按照不同維度和指標進行數據分析),炒好之后就是裝盤,你會用到各種裝盤工具(數據可視化工具展示各種統計圖、各種大屏等)。
這樣一說我忽然就明朗了。數據處理和數據分析是兩個過程,有著先后之分,有著具體功能差異之分。
印象最深第二坑:數據處理和數據分析工具選擇尷尬尬尬尬尬尬
因為當時剛入職場對數據分析領域的工具也不是很了解。選擇了數據處理的工具做成的數據資源,最后不能對接是上另外數據分析工具,因為兩款工具有著不同的算法和原則,所以最后數據又變成一堆廢數據。本來準備一鍵分析的,結果鼠標點擊后error,?真TAM崩潰,已經凌晨1:00了,怎么辦,明天要匯報。此時又想到我可愛的導師,一個電話過去又讓激動了(忘了說了,我的導師是個美女)她給推薦了億信華辰的ABI。
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導師解讀:
如果說數據處理和數據分析是洗菜和炒菜,那么炒菜的鍋(數據分析工具)就顯得尤為重要,好鍋燉好菜,那么就數據分析而言億信ABI絕對是一口好鍋,它目前能實現云端操作,數據處理數據分析一氣呵成,并且官方還配套了學習視頻和微信社群交流,終于不負如來親,因為之前也懂一些BI算法,直接學習了2小時后,在上午9:00前做出了一個完美的大屏。(過程中辛酸不多說,直接上效果圖)

從事大數據分析工具,講真實在是遇到太多坑了,這里不做贅述了,還是希望大家對用對工具,跟對人,事業順風順水。