一個售後工程師的逆襲

內容提要

一名普通的Service Engineer，只是在Oracle、Linux、網絡方面有必定的基礎，對SQL語句熟練而已。通過1周時間的學習，就能掌握FEA的基本用法，用3個月的時間，就能獨立承接重大項目，得到客戶稱讚，爲公司帶來訂單，他是怎麼作到的？

Part1 領導的承認

剛剛從外地歸來，屁股還沒作熱，就被高總叫進了辦公室，內心着實緊張。

高老是數據中心的老大，爲人磊落，處事嚴謹，低調親民，但甚少誇讚下屬，是一個作事雷厲風行的狠角色。從一個名不經傳的小兵，逆襲爲分析界的傳奇人物，常常在各大平臺刊文，出席各種高端會議，與公司大佬們把酒言歡，解讀和分析戰略方向、市場策略。

高總不多見的給我倒了一杯水，拉了很長一段家常，無非是出差這麼久趕早班飛機太幸苦之類的，我正在納悶，他內心到底賣的什麼藥，只見他語鋒一轉說，**市***局對你作的WIFI數據分析項目很是滿意，但願你繼續努力，參與更多項目。

回到座位，窗外和煦的陽光，照耀在身上，雖是寒冬臘月，溫暖卻瀰漫全身。

Part2 憶往昔

想一想剛畢業時，恰逢史上最難就業季，找工做艱難，從六月份開始找，一直到畢業後的九月份才找到滿意的工做，在一家民企作售後工程師。不少人一聽到這個職業，第一印象多是頻繁出差、長期駐外、周旋於各色客戶之間。正如你想象的同樣，個人工做狀態跟這相差無幾。常常半夜被電話叫醒，天未亮人已奔赴在去外地的路上。一臺筆記本電腦，一個手提箱成了個人標配，陪伴我走遍了全中國。

公司從事數據交換業務，有時候我須要長途帶服務器去客戶現場。由於要節省成本，只能擠公交，北京、杭州就不說了，堵車那是常有的事情。有次我抱着一臺浪潮服務器，從火車站一直抱到**大廈的二十層。

作售後工程師很是幸苦，卻鍛鍊了我開朗的性格和強大的溝通協調能力。可是，由於公司的產品功能及設計已趨於完善，操做也很人性化，給售後人員須要學習思考的東西並很少。我把不少時間都花在服務器上架、配置交換機、防火牆、與客戶溝通上，真正須要本身獨立思考解決的問題並很少。因此，很長一段時間，我都很迷茫，不知道未來的職業規劃、發展方向在哪裏。

隨着年齡增加，內心愈加着急，我但願本身可以作更有挑戰性的工做。

Part3 要改變，先充電

正在此時，在另外一個事業部的同事問我有沒有興趣去作數據分析師。由於有多年的項目實施經驗，對SQL語句及各種數據庫都比較熟悉的緣由吧，跟部門的領導面談了一次後，我就經過了。

在正式接觸數據分析師以前，我只是偶爾零碎的聽到數據分析師這個行業，腦海中經常呈現出比較高大上的場景。好比，華爾街證券交易所專門從事股票分析等崗位。

作分析師必不可少的須要掌握一些工具的使用方法，好比Python、R、Matlab、SPSS等技能，對各式各樣的算法也須要精通，有建模基礎。因爲本人對編程語言悟性低，所以感受對學習數據分析困難重重，尤爲是數據建模方法，像什麼迴歸、決策樹、聚類等算法，數學公式一大篇，徹底搞不清楚！

正在迷茫之際，同事向我推薦了FEA，聽說很好用，省去了不少麻煩和步驟，集成了數據分析的全流程。好比，須要寫兩三頁公式才能實現的算法，只須要運行兩行FEA腳本就完成了。加上我在Oracle、Linux、網絡方面有必定的基礎，之前學習過Python，而FEA原語又類SQL（但比SQL簡單方便），很是有利於熟悉SQL語句的分析小白轉型。所以，通過一週時間的學習，FEA的用法我已基本掌握。

這個時候，我纔算入了數據分析的大門，瞭解到了數據分析的魅力，並開始參與一些項目。原來FEA能夠作那麼多事情，好比對數據進行多維度分析切片處理、機器學習等高大上的算法，還能夠製做精美的分析報表等等。

Part4 機會來了

機會老是留給有準備的人！今年8月份，領導安排我去**市**局作WIFI數據分析的項目。到客戶現場後我首先了解了用戶需求，摸清了用戶的數據結構。經過FEA篩選出與嫌疑人所通過採集點高度重合的數據後，再經過FEA分析得出嫌疑人在某段時間通過某些採集點，若是有MAC同時或屢次通過這些採集點，則該MAC與案件的軌跡高度重合，從而判斷該MAC爲嫌疑人的程度越高。基於此規律，我構建了分析模型，並通過幾個星期的奮戰，將上述模型通過幾回調優後給客戶演示，客戶及其領導都表示滿意，並達成合做意向。  

Part5 心得體會

生活是一把殺豬刀，也是煉獄。挺過去了，刀刀催人奮進；挺不過去，反被蠶食。如今，我已經在大數據分析圈三月有餘，接觸了若干項目後，才以爲本身真正融入了這個行業。相信還有不少人，在轉向或正在轉向分析師的路上，有人意氣奮發，有人迷茫徘徊，而他們之中，有無數個我。