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数据项目确保数据质量是最重要的事。
但作为开发人员的我，一直对代码的热情远高于数据，这是不应该的。
因为凡是涉及到数据的项目，数据质量的重要性远远比代码重要。
理解数据，比优化代码更重要，只有在保证数据质量的前提下，再优化代码才是锦上添花。
责任心是安全之魂，标准化是安全之本。
还有时候，开发周期比较短，开发人员一急躁，没有做完整的测试，或当时办公室温度比较燥，
引发其心理比较烦躁，就极容易造成代码质量的下降，但这些都不重要，最重要的是我们需要有一个
标准化的测试流程，无论在什么样的情况下，代码输出的数据需要确认，通过了检验才能算完成。
做到测试的标准化，才能让我们对自己的数据质量更放心。
我的一点小技巧，
使用excel拟造少量的数据，人工地根据自己对分析的流程，一步步做出正确的输出。
然后使用代码，一步一步生成数据，跟excel做对比。这样如果能通过代码测试，
在很大程度上就能确定数据的准确性。
因为大数据项目本身数据量比较大，你直接从数据表中去查看数据项目不容易发现的问题，
在数据量小的时候就容易发现了，但有些问题，数据量小的时候发现不了，数据量大的时候就
暴露出来了？这时该怎么办？
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原文地址：http://www.cnblogs.com/huaxiaoyao/p/4391494.html
