数据碎碎念1

正确的数据统计开始于细心。

where event_day = ‘20160311’ 和 where event_day = ‘201610311’ 看出这两者的区别了么？是的，仅仅多了一个 1。但是这会造成两个表连接时，一个表中的数据全部为空，进而造成实际统计的结果与逻辑上构想的结果产生出入。这种微小的错误，发生了就很难查出。正确的数据统计开始于细心。

数据碎碎念2

『没有不合适的天气，只有不合适的衣服』，与之对应，没有真正的 “噪音数据”，只有不适宜的方法.

了解数据质量很大程度上依赖于已经发展成直觉的过去的经验。但是这种直觉存在一些问题，第一，直觉善于发现明显的异常值，但是对于隐藏的问题难以发现；第二，直觉本身可能是错的。

检验数据的质量的一般方法

• 数据的完整性：数据是不是全了；
• 数据的一致性：数据自身可以解释的通么？；
• 数据的准确性；数据的可解释性：数据之间的逻辑关系解释的通么。

下一次，再拿到一份数据的时候，想想以往的经验，想想数据本身和数据之间的关系。