在数据爆炸的时代，决策是依赖于数据，无论分析师还是运营业务人员，如果自己能够获得数据，将会大大提升工作效率。那么你以为这个很容易，实则不然，往往埋伏了很多坑。
数据分析最基本的功底是保证获得数据是准确的，否则分析结论的置信度大大降低。那么这80%最苦最累的活，如何省力高效的做好，DO君给新人们分享一个取数秘方：“做菜法”。
情境：作为一家电商公司的刚入职的数据分析小白，有一天商务部的同事给你提了如下的需求:
* 月份商品订单的分布；
* 会员中男性和女性购买产品的偏好？
* 取出会员购买的quantity分布是什么样的？
01 做什么菜？
在出门买菜之前，大概想一下今天要做什么菜及需要什么食材和对应的量，列个清单。结合到工作中就是：根据需求的目标，画出excel表格，列出口径；
e.g. 会员中男性和女性购买产品偏好是什么？
02 准备菜
清理坏掉的菜叶与洗菜和切菜，完成做菜前的准备工作。这个过程是要有洁癖的。
首先我们要预览下明细数据，知道数据集中字段对应的是什么内容。
- 字段定义与口径
如果对需求中涉及的字段不了解，一定要寻找数据创建者或者数据所有者咨询。
字段的真实意思与字面意思并不一样。e.g. 这里的date日期指的是？下单日期还是送货日期？
字段下的数据是经过后期处理后的数据，需要确认处理逻辑，e.g. amount是如何计算得到；
数据值是固定值还是动态值？不同时间下的数据会不一样，e.g. amount 订单金额是支付订单的吗，是否包含退订的；
- 数据类型是否准确
quantity的字段不是数字型，不能进行汇总计算sum，计算的时候需要转换数据类型，可以使用函数 cast进行类型转换；
selectcast(quantityasINT)fromtmp_bu_vac.supermarkets
- 最大值与最小值，发现是否有异常值；
针对quantity的字段发现有999和-1的异常值，需要剔除对应的行记录；
selectcast(quantityasINT)quantity,count(distinctorderid)fromtmp_bu_vac.supermarketsgroupbycast(quantityasINT)orderbyquantityDESC
- 维度字段中值的分布怎么样？
识别是否有空值及对应的比例；如果字段空值率过高，利用这个字段分析的置信度就很低。发现在性别中有少量空值，分析时需要剔除。
selectgender,count(distinctorderid)fromtmp_bu_vac.supermarketsgroupbygender
- 重复值
识别出重复值的行记录，然后判断明细记录，是否需要剔除。因为是一个订单表，所以判断订单字段是否有重复；
selecta.*fromtmp_bu_vac.supermarkets ajoin(selectdistinctorderidfrom(selectorderid,count(orderid)fromtmp_bu_vac.supermarketsgroupbyorderidhavingcount(orderid)>1) )b ona.orderid = b.orderid
发现有2个记录是完全重复的，所以在分析的时候需要剔除掉；
selectdistinct*fromtmp_bu_vac.supermarkets
03 做菜与菜做的好坏
数据的获取与数据出来后的交叉验证。
- 先看下菜谱，了解做这道菜步骤：需求的取数逻辑是什么？我一般喜欢在草稿本中先写出来，怎么处理；别先着急取数，欲速则不达，宁愿多花点时间理顺逻辑；
- 菜的好坏判断（通过和网上图片对比或者做过这个菜人来评判下）：通过第三个数据源比对（比如自己数据仪表盘上的销量总数，做个对比，判断数据是否对）；
如果有错，或者看不出来错的场景下，抽取小样本进行明细的比对，定位是自己处理过程有问题，还是本身数据源有问题；
04 高效做菜的tips
-踩坑知识点记录，笔记软件同步（安利有道云笔记），可以多端同步，非常方便。
-sublime编辑器，方便以后复用，不用每次都写一遍，同时分析的代码及时写注释方便后续快速复用。
-相似处理计算逻辑可以做成POWER BI模板，下次可以直接读取结果，适合为需要可视化判断的数据；（下次单独一篇来分享）。
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