面对繁杂的数据需求？

跳不出体系框架，一哥之前也写过另一篇文章来说业务的重要性《业务重要?还是技术重要?》。

熟悉业务后，开始对接需求。有时候不同业务有时可能会提重复的需求，对于这种需求，要么把代码和计算流程优化好，要么觉得不合理“怼”回去(当然不是硬怼哈，我们有业务满意度考核……)，要么你就得开始研究下，看可不可以在平台上做成固化的数据产品。比较特别的，尤其是探索性的分析项目，是可以接受稍长一些时间的，中间可以和业务做探讨。

业务是可以分门别类的，最好可以自己梳理好，做好一些好的小工具。不过只接提数需求确实没啥意思，慢慢对业务熟悉了，就可以参与业务流程的制定，也可以自己给自己提的业务问题做数据分析(瞎折腾)才是真好玩。

“提数神器”的重要性

有时候确实没办法拒绝业务部门需求，各种姿势各种要求,由于有绩效这座大山，提高自己的效率来应对层出不穷的需求可谓最好的方法，同时提数的过程也有助于加强业务理解(熟能生巧嘛)。

正所谓你有政策我有对策，好的方法和工具往往能高效完成工作以免不必要的加班，在这列举几个常用的提数加工神器：

Excel熟练数据透视表，Vlookup等常见公式,不要瞧不起Excel，有时候它的效率确实挺高的。

针对业务部门需求固定格式的数据或者报表，可用Excel将模版写好备用，有新数据需求时直接复制套入，即刻完成。

Sql数据人必备语言，针对业务定时需求的数据或者报表，可以用类似navicat的定时功能，提前将查询语句写好排版，软件会在指定时间将结果文档推送至邮箱。

Pythonpython的numpy,pandas,matplot是数据分析三个神器 。python可以直连数据库，连接Hive，连接Spark(好像没有它不能连的……)。也可以导入现有数据，只需提前将数据处理语句写好，需要的时候应用就行，一劳永逸。

shell前几天有同学问shell除了执行部署的jar包，还能做什么?那么你一定不知道awk、sed有多强大。曾经用shell脚本写过上千行的数据处理脚本，离开公司4年了，听说还在用呢!

每天一个shell命令，赶紧学起来吧!

工作方法论的重要性

首先，需求多，说明你们公司数据需求很多，给你施展才华的机会很多!

现在流行一个词——“套路”，工作同样也是有“套路”的，我们称之优雅的称之为为“方法论”。

需求优先级

1)繁杂的需求

需要抽丝剥茧，把复杂的类目整理成简单的条目，并且明确其中的主次重点，再逐条拆解。不过数据分析本身，有些需求，的确是很复杂，需要一些时间去思考整理的。这就要看你手上的工作情况了，包括判断个人在处理这些问题上的难易程度。

2)突然的需求

说明需求很紧急，这就需要对工作需求的轻重缓急，有个明确的判断。再结合完成需求的时间长短，有的需求的确比较着急，是需要优先处理，有的相对可以缓一缓，复杂度高的需求，又急的话，可以先给其中个别重要的，其他的给出完成计划。

（编辑：东莞站长网）

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