【应用案例】 第一期：IT运维师的数据分析之路
第一期故事的主角是一名IT运维分析师，他学习了数据分析课程后，将自己记录和收集的运维数据，通过Datahoop分析工具进行了清洗、分析和可视化。发现了一些隐藏在数据背后的规律和趋势。最后通过数据分析思维提出了解决方案，成功的解决了工作中经常遇到的一些运维问题。
作为一名运维工程师，我在日常工作中经常会发现一些IT基础设施和应用程序的运行问题：例如服务器负载过高、网络延迟等，这些问题涉及到多个领域，例如硬件、软件和网络等，不仅影响用户的体验，也影响公司的业务运营。
为了解决这些问题，我每天都需要时时关注服务器状态，采取“死盯”战术，但是长此以往，眼睛、腰都开始出现问题，身体有些吃不消，但自己的工作并没有创造出价值，勉强维持日常使用。我也曾有意识的寻找服务器规律，但是由于思维方式有限并没有取得很好的效果。这样的状态让我产生了挫败感和自我怀疑：是我不够努力？还是专业技术差？是不是自己根本不适合做运维？
后来是在网上查阅资料看到数据分析思维，那是我第一次看到这个名词。我总觉得思维是学生才会使用的方法技巧。后来经过论坛里的一些评论、领导的沟通。我发现自己最缺少的就是数据分析思维，于是便开始查询数据分析的相关知识。原本我每天的工作就是发现问题，解决bug，记录。很多的现象、很多的数据，非常多的表格，记录完就交给了领导或者存档了。但是最关键的，通过这些数据进行分析，发觉规律、问题，指导的我运维工作我并没有做！
经过学习，我发现思维和工具是相辅相成的。利用数据分析思维定位问题，给出解决方案，然后利用工具将解决方案落地执行。日常我使用的工具是Excel和Python，工作非常的忙碌。但是CPDA的视频课、datahoop智能分析平台、数据分析思维……这些内容真的一一缓解了我当时既没有充足的时间、又缺乏方案论和实际应用的短板。
在课程结束以后，我开始尝试利用学习到的数据分析思维来找到我工作中的问题，我将自己记录和收集的运维数据（服务器的性能指标、网络的延迟和吞吐量等），利用Datahoop分析工具，对数据进行清洗、分析和可视化。在分析过程中，我发现了一些隐藏在数据背后的规律和趋势。
例如，我发现在某些时间段，服务器的负载非常高，这导致了一些应用程序的响应时间延长，从而影响了用户的体验。通过进一步分析，我发现了造成服务器负载高的具体原因，并提出了解决方案，例如预测服务器访问量并设置预警系统，提前进行维护，增加服务器的容量、优化应用程序的代码和配置等。这些措施不仅显著降低了服务器负载和应用程序响应时间，降低故障率，同时提高了我的工作效率，我们服务质量的和用户体验也得到显著提升。
CPDA数据分析课程中思维培养和Datahoop平台的使用，是对我帮助最大的，我的工作效率越来越高，自信心和成就感一步步找回来了，也逐渐开始和同事以及在一些网站社区上做交流分享，对于我的运维职业生涯产生了深远的影响。
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.