先来看看这样一个故事：
“那是周五的早晨。我记得十分清楚，要去跟父母一同度假。那是他们是第一次去班加罗尔，我都方案好了带他们逛逛。任务曾经完成，且普通周五晚都不会太忙。可就在下班时，对方突然发邮件问我要很早以前的报告，这份报告一年前就不再递交了。
虽然不快乐，不过运转标准的代码倒也不太费事。妈呀!我错了，耗了一早晨才整理完……”
这与我们的话题有什么关系?机智的你应该猜到了吧~
当今各个企业都将数据迷信作为决策循环每个阶段的关键操纵杆，促进重要的商业战略。可是数据迷信难在哪?数据剖析师、商业剖析师或数据迷信家又是如何任务的呢?
一切数据迷信的成绩都可一分为二，一套“活动”和几步“绝佳操作进程”。
“活动”包括数据搜集、数据清算、数据整理、假定验证、模型开发、验证等。假设你常与剖析行业打交道，那对这些术语一定不生疏。
但“绝佳操作进程”却鲜有人知，实际的也不多。理想上，它强调最多的是项目管理、树立库、文件管理、沟通和代码维护。作为数据迷信家，必须保证坚持“3个C”：
consistency(分歧)
ommunication(沟通)
consumption(消费)
任务要一直如一，与利益相关方沟通商业细节，最重要的是你在被消费。
“如今的企业都在找寻可以发明适用多个团队的方案的数据迷信家。就好比一个产品，人人都用随心所欲的那个。如此不但可以节省资金，不再糜费钱处置不同商业活动中相似的成绩，还能浪费时间和精神。”
数据迷信中的编码与软件开发一模一样。不只要知道怎样做，还得懂相当多的数据和商业内容。
明天笔者计划谈谈“分歧”，以及如何在编码中做到这一点。在Mu Sigma商业方案任务的三年，以及至今遇到的一切应战，让我总结出了许多绝佳阅历。
下面这五点会复杂解说什么是“数学+商业+数据+科技=数据迷信”，助你功力大增!
1. 代码可读功用否高
格式化良好且众人点评过的代码是天堂。它有助于轻松修补破绽，确保顺利完成质量反省。每一个数据迷信团队都跟随“Peer Quality Checks(QC，同行质量反省)”的理念，以求数据能准确输入。在将最终结果递交之前先让同行过目，这是一种绝佳实际。可读代码包含：
项目名、代码目的、版本、作者名、创立日期、完善日期、最近一次修正、从哪些改动末尾
在执行运算之前，每个代码片段都要有一行描画(经过这些代码准确获取商业规则信息或许运用的过滤系统)
每两个代码片段之间有适当的空格，留有足够距离
合理运用常规命名表格。不要起“创立表格”的名字，可以换成“创立表格客户-页数-概述”。这样会让表格更直观，无需阅读余下的一切代码片段。
2. 代码能否具有可重复运用的模块
少数时分，我们都是依据当下的商业成绩，运用相似形式不同过滤器处置数据集，或许用同一表格简明描画商业成绩中的各种状况。
举个例子，如今你手中有一个客户数据集，信息包含客户ID、买卖ID、交付日期、产品类型和销售数据。你被告知要找出给每个产品贡献80%销售额的顶级客户。
通常会创立一组专门的代码，复制粘贴后再应用另一个过滤器。而优秀的编码人员会站在用户角度创立模块，将产品类型和销售价钱区域输入出来，得出理想的结果。
可重复运用的模块在一切平台都可创立，避免冗余的代码行，轻松完成质量控制。
3. 输入的代码能否可恢复
任何输入都可恢复就意味着不管输入什么类型，都可输入结果。代码实际中最顺手的成绩就是让输入恢复，实现代码的重复应用。
剖析师能够会收到来自各个利益相关方的数据央求，理想的状况就是编写迎合各种商业央求的代码。
例如，电子设备和化装品公司的销售主管想要了解各自客户信息对应的产品消费记载。剖析师之前都是在笔记本或平板上操作的，知道一切电子产品名都是小写的。
但要核实化装品信息，能够就要先过滤一遍一切的产品，然后看客户数据中与化装品有关的买卖如何。
但实践上，在产品列中用UPPER()就可避免不必要的反省。在理想世界中，很难做到每个输入的代码都可恢复，要思索一切可控的例外状况。
4. 输入结果能否经得起数据和商业的常规反省
传输精准数据是项目制胜的关键。很多商业决策都基于报告的数据，一点点的差错都会形成庞大影响。
假设你被告知要依据客户买卖额找到前百名忠实客户，企业会依据你引荐的结果给这些人提供30%的优惠。
理念就是找出铁杆顾客，引导其购置更多的产品。经过降低价钱带来更高的买卖额。但是很多人并没无看法到少数公司应用的数据集并不是相对真实的，在用之前需求停止处置。
比如某客户付款时能够没有操作成功，但系统也记载上去了。最后在计算买卖额时这种错误信息理应去除，否则得出的每位客户的买卖额预算不会准确。难就难在辨认异常信息。
以下是编码进程中必做的反省：
掌握指向业绩的关键风向标，有助于完成每一步的数据汇总。上述例子中，一切客户买卖都是这个风向标。依据企业的年度报告，会发现近有12,000位客户在网站上购置产品。但是在查询数据时，只要8000名消费者的信息。数据准确吗?再次反省代码或跟利益相关方一同处置数据成绩。
在停止任何操作之前必须反省数据集的级别。依据能否为单一数列还是组合数列对其停止划分，这些数列可以辨认数据库或表格中的异常信息。协助辨认重复录入的部分，避免重复计算。
不管是参加一个或几个表格，都要确保在同一级别。一定要在一切参加信息显示前后追踪记载的数量。这将有助于辨认多项数据图或重复计算的信息。
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