注册 留言板
当前位置:首页 > 云计算/大数据 > 其它 > 正文

4个简单的数据管理技巧

来源:INFOCOOL   发布时间: 2016-06-13   作者:网友   浏览次数:
摘要: 它发生在我们所有人身上,你会收到新的A/B测试结果和需要验证的数据。或者你将最新漏斗分析转化到一个数据应用中,这样就可以...

它发生在我们所有人身上,你会收到新的A/B测试结果和需要验证的数据。或者你将最新漏斗分析转化到一个数据应用中,这样就可以不断地收获你努力工作带来的好处。当在检查你工作的时候,你会发现数字没有增加。数据验证是任何与数据密切相关的人的生活的一部分。也类似于跟踪和调试代码,两者都会导致失败和看似丢失工作时间。用实际的例子,我将会给一些提示和技巧,以便在你数据分析时,可以快速识别当中的错误。

 

不要假设任何事情

 

只是因为它似乎是正确的,但并不意味着它真的正确。因为我们常会被自己的大脑所欺骗。我已经注意到这种想法,尤其是当分析师在重新开始或产品化地分析。尽管,最初的查询或脚本看起来是一样的,一个更深层次的调查并非如此。

 

接下来,让我们看一个人们常碰到的问题:更改一个聚合查询。

 

看看以下两个查询:

 

SELECT 

 

     Month, 

 

     Group1, 

 

     Group2, 

 

     Group3, 

 

     CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup,

 

     SUM(Usage) as total_usage

 

FROM usage 

 

GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5

 

SELECT 

 

     Month, 

 

     CONCAT(Group1, “-”, Group2) as NewGroup,

 

     SUM(Usage) as total_usage

 

FROM usage 

 

GROUP BY 1, 2

 

起初,许多人看到这2个查询后会认为它们实际上是相同的效果。左边的查询仅包含了一些额外的列,对吗?但这并不算什么,在左边查询中有五个级别的聚合,右边仅有两个。由于该组织更加精细化,左边查询将返回更小的总数。这取决于你所做的进一步分析,如窗口函数或甚至过滤,这些额外的组可能会造成严重的破坏。如果你只是把他们放在管道做未来的查询,那么你就不再有不同的分组。

 

聚合错误是最常见导致数据错误的原因。即使一开始看起来正确,多两遍你就会恍然大悟。

 

这是一个快速的

 

由此,我指出另一个常见的数据错误,在过去四年里,我遇到可把快照表作为一位分析师和一位老师。这些都是数据表在给定时间段内 (每月、 每周、 每天),及时采取数码快照。

 

无论出于何种原因,这些类型的表格牵绊着许多人。首先,他们往往确定性很差。我这里的意思是,对于该表中一个新的消费者,作为快照表不会被立即识别,这样会造成用户误操作数据。一个简单的解决方案是预防诸如命名表来反映其内部结构。

 

如果你怀疑一个快照表及如何与其一起工作,那么,你可以使用快照表中的最大标识符,所有指标过于夸大。你采取一周后得到的结果数据,看起来是否是大了5-7倍?幸运的是,这是一个简单对这些表进行修复的工作。你可以缩小到一天,就像你时间周期的最后一天或采用最大价值。可参阅下面的例子:

 

选择一天:

 

SELECT 

 

   TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH, 

 

   category,

 

   usage

 

FROM usage_snapshot

 

WHERE TD_TIME_RANGE(time, ‘2016-04-01’)

 

找到最大值:

 

SELECT 

 

   TD_TIME_FORMAT(time, ‘yyyy-MM’) as MONTH,

 

   category,

 

   MAX(usage) as total_max_usase

 

FROM usage_snapshot

 

你决定如何与快照表工作一致是很关键的。根据上下文和目标,两种处理的方法是有效的。

 

寻找模式

 

当调查数据验证问题时,我发现它很有用,试图找到模式中的一些错误。比如,像这样的一些问题:

 

  •     所有的数据都受到影响吗?

  •     受影响的数据都来自同一组吗?

  •     这些差异是成正比的,还是随机的?

  •     有没有日期的模式?

 

帮助你缩小一个潜在的原因。如果所有的数据都受到影响,罪魁祸首通常是在脚本或查询中,而不是在数据本身。然而,如果我注意到某个月或某天有明显偏低,我将去调查基础数据。这可能意味着数据收集的问题发生在那个时间段。

 

如果数据验证往往按比例与原始数据相比,它可能意味着一些数据一直没有被捕获在你的聚合中。基本逻辑错误往往呈现出“随机”,意思似乎没有可识别的模式。然而,这种情况是由于不正确处理或简单,故障逻辑的边缘情况下发生的。

 

从头开始搜查

 

你已经尝试了一切,你仍然无法搞明白。现在,是时候开始挖掘了。虽然这很容易从错误的答案开始并且逆向工作,或从这个地方开始你认为这都是错的,但你必须从头开始。

 

数据中的错误刚开始可能为良性的,但随着你的工作分析,带来的问题是指数变的更差。就像一个数学题:从一开始,找到错的位置。这部分可能繁琐和耗时,但在用完了所有技术后,回到最初状态,观察你的数据是如何一步步的变化的,这有助于查询断点以及断点位置。

 



数据管理 技巧
我来说两句
评论内容:
验  证  码:
 
(网友评论仅供其表达个人看法,并不表明本站同意其观点或证实其描述。)
评论列表
已有 0 条评论(查看更多评论)
精彩专题
友情链接:
设为首页 - 加入收藏 Copyright @2016 Infocool 版权所有 粤ICP备16000626号