在做数据分析，数据挖掘过程中，最令你感觉无力的事情是什么？你是如何克服的？
不能说无力，而是有些事情会让人比较痛苦，需要花很大的精力来克服。 首先是数据质量的问题，分析师也是有 KPI 的，你需要不断的产出内容，推动新的项目与方案。但要做出好的分析又需要底层有清晰的数据和高性能的数仓，所以在这个过程中，需要与开发工程师沟通数据采集，与运维确认数仓的部署维护，与 DBA确认数据同步的方案。当前台的数据发生异常时，除了从业务的角度确认原因外，必要时还需要一级一级的确认整个数据的 ETL 流程是否出现了问题，是否需要重跑任务和对数据做修补，在这个过程中，看数据的业务部门会觉得既然报表是你做的，数据不准就是你的问题。对于这种情况，除了平时就和业务部门做好沟通外，还需要对可能出问题的每一个环节进行预警与检查。比方说对于源头的数据录入，如果业务人员操作不规范，这时可以通过定时任务的方式，对数据进行检查，推送和提醒修正。对于 ETL 过程的每个环节，检查最后同步的时间，是否每个时段都有数据，数据的环比、同比是否有大的异常，如果有问题及时预警和解决。这样可以保证在输出分析报告时，数据本身的质量是没有问题的。 其次是分析师如何深入了解业务？简单的讲就是熟悉具体业务部门的分工与角色，关注点，日常的工作内容，相关的数据与指标。以及能够从业务人员的角度，了解和沟通问题与需求。 这儿的一个难点在于：分析师的时间精力有限，没法花太多的时间去跟进最新的业务变化，会存在滞后性。另外接触到的业务人员往往是只负责一小块，这时如果要了解全貌需要有很好的组织和思考能力。 能做的一些事情： 1. 虽然时间有限，但可以参加业务部门的周会，了解他们正在做的事情和讨论2. 和业务部门的相关领导要一下他们自己每周、月做的报告，这样可以更好的了解他们关注的指标3. 如果可能，让分析师花上1-2个月，在业务部门打工 同时，组织架构也会影响分析师了解和获取业务知识，是作为整的部门来接需求，然后分配任务。还是分析师分派到各个部门。这儿的分与合，会影响分析师的关注点和对业务的理解，各有利弊。