哇，互联网大数据分析师，听起来好高大上哦，其实不然，做的事情都是***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!
钱是人力堆出来的
在你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，乱码啊，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，web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，***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，数据为什么还没出来，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；
Hadoop组建hue
记得一次为了赶公司的kpi报表，公司从大数据平台组，大数据仓库组，大数据分析组和大数据挖掘组都在加班，确保万无一失，他们是这样分工的：
- 大数据平台组：负责大数据集群稳定运行，负责大数据产品的后端开发。
- 大数据仓库组：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。
- 大数据分析组：负责取数口径的确认，仓库工程师开发的报表验证，有时候自己开发。
- 大数据挖掘组：对有些指标需要机器学习分析出来的，所以他们也要加班。
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。
在我们团队中，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***兴的，我们用的工具主要是pycharm，hive，sparksql，shell ,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基于内存运算的大数据组建，有事给我们验证数据带来方便，我们很是喜欢。
spark和hadoop比较
spark 原理
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一些。
