理想与现实：新人数据分析师的重要一课
图片来源于网络
作者：Andres Vourakis
编译：Yi, Mary | MarTechApe
当我还是学生的时候，我并不完全确定什么样的职位头衔是我想要的，我只知道我很享受与数据打交道、解决复杂的问题。在毕业后不久，我拿到了当地一家企业的数据分析师职位。这似乎完全符合我的技能和我对数据处理工作的热情，所以我立马就接受了这份工作。我甚至已经可以想象自己坐在桌子前，做着销量预测并创建出一份出色的报告和可视化内容的画面了。
不料，现实打起脸来不禁让我怀疑人生...
我作为数据分析师的头几个月里，主要工作竟然是长时间的数据整理，涉及到真正的数据分析的时刻非常少。当然，这并不是因为我的这份工作具有特殊性，而是几乎所有初级数据分析师在工作早期的典型日常。所以，在这篇文章里我就用下面这几个例子来总结一下我担任职数据分析师最初的这几个月，好让有志于成为数据分析师的你调整预期。
“不好意思我又忘了文件存在哪里，可以再跟我说一下吗？”
虽然老板在给我布置了任务时已经给我详细地介绍了每一个步骤，但当我自己开始做的时候还是有很多东西需要考虑。我很难记住每个文件存放的位置和调出它们所需要的路径。找不到想要的文件这件事会给你巨大的挫败感，因为听起来这件事是如此的简单。最后我不得不依靠我的同事来解决。
“这是处理数据的最好方法吗？”
并不是所有公司都已经有了完美的数据基础设施（包括正确的工具、存储容量足够大的服务器等等）。新人们往往以为自己去的公司会是个完美的国度，但没有公司是完美的。迎接你的很可能是：公司缺乏完善的数据处理平台和工具来处理和分析大型数据集。
很有可能公司上上下下几乎所有的报告性工作都依赖Excel，但Excel却无法满足大家日益增多的数据需求 (Excel处理大量数据的速度想必各位也知道有多慢...而且稍有不慎就会崩溃）。
而新人们在这时必然会感受到“现实条件满足不了需求“的困惑。但是你要知道，这种时刻也是你为公司带来更大价值的机会所在。
我们的一些日常工作任务还涉及到从不同网站去下载各种数据的CSV文件并更新Excel报告。而这样的重复性任务浪费了我们太多的时间，它们需要被自动化。
“你不能完全相信数据”
我们所收集的数据有许多不同的来源，而且分析报告一般并不是由数据团队独立完成的，很有可能需要向其他部门收集报告。而你很难确保在公司各种会议上流传的报表足够准确。
我所在的公司扩张得很快，公司做决定时也越来越依赖数据。然而，我们公司目前的组织架构没法适应这快速增长的需求，领导所提出的调整方案又大多治标不治本，这种资源与需求不匹配所造成的裂缝便逐渐显现。我的团队里包括我在内有三名数据分析师，然而在某种程度上，我们都需要承担一部分数据工程师和数据科学家的工作。因为公司在人才引进方面有限的预算无法让更多的专业人士加入我们，所以很多本该由数据工程师和数据科学家完成的基础工作都只能由我们三个数据分析师来完成，这样才能满足公司其他部门对数据处理的期待。
尽管至少在头几个月里，我所做的工作和我所期待的并不一样，但我从中积累的经验之丰富也是我难以想象的。我有机会从零开始完成一个项目，处理各种各样难题（相信我，有很多）。
我还在学校里的时候，我从来没有认真想过诸如“我是否能信任这些数据”或者“存储数据最有效的方法是什么”这些问题。我的大多数时间都花在学习数据分析中最令人兴奋的部分，比如数据可视化、预测等等。这些也是网络上关于数据分析最热门的关键词。到了真实的工作环境中，我才发现：将数据转化为洞察或预测之前，光是准备一份可供分析的数据就要费不少周折。尽管我在学校学过相关的课程，但直到我动手运用这些技能处理数据的时候，我才觉得我真正学懂了。
尽管这一份工作让我经历了许多感到失望与想要退缩的时刻，它却给我上了我职业生涯中最重要的一课：
时刻准备着完成“脏活累活”（Dirty Work）。
我所说的“脏活累活”并非没用或者无趣的工作（尽管对于一些人来说可能确实挺无聊的）。我所指的是那些因为没有预测未来听起来那么令人兴奋，也没有数据可视化听起来那么炫酷而时常被忽略的工作。然而真相是，但凡和数据沾边的工作，这些“脏活累活”都是非常重要的一部分。
无论你是有志于成为数据分析师还是数据科学家，如果你愿意清理所有的数据，测试它们，完成所有文字记录，并清理所有的代码，那么在数据团队中就永远都有你的位置。你不仅能够助力你的团队获得成功，你更能成为团队中可靠的一份子。
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