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第4章:数据的重量

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  凌晨一点十七分,沈曼保存了文档最后一遍。

电脑屏幕的冷光映在她疲惫但异常清亮的眼睛里。合租屋里寂静无声,何珊早已睡熟,只有窗外偶尔驶过的夜车带来一阵短暂的嗡鸣,随即又沉入更深的静谧。她面前的屏幕上,是一份四十七页的PPT分析报告,标题是“蓝海科技社区团购业务区域性流量衰减归因分析(初稿)”。

这是她连续工作的第九个小时。不算白天在公司的那八小时。

三天前,陈总监在项目进度会上点了她的名。“蓝海科技那边对我们上次提出的用户画像模型有疑问,认为没有解释清楚他们南区三个城市数据下滑的原因。沈曼,你配合李工,把过去六个月的所有区域性运营数据重新跑一遍,交叉比对用户行为、商品结构、物流时效和竞品动作,周五之前我要看到初步分析框架。”

李工是项目组的数据工程师,负责调取和清洗数据。而“分析框架”这个任务,落在了沈曼头上。这意味着她需要在庞杂的数据流里,找到那个可能存在的、导致问题的“线头”。

她当时只答了一个字:“好。”

没有问需要加班到几点,没有问数据权限是否全部开放,更没有问如果做不出来怎么办。职场的第一课,陈总监在实习期就明明白白告诉过她:拿到任务,先想怎么做,而不是为什么是我做,或者做不到怎么办。

过去三天,她像一枚投入数据海洋的探测器。白天,她跟在李工后面,学习如何用公司的分析工具抓取有效字段,如何排除异常值干扰,如何将用户行为数据与商品SKU、物流节点、甚至是那三个城市同期的天气数据(这是她自己的想法)进行时间轴对齐。李工人很耐心,但话不多,只在她操作明显错误时出言纠正,其余时间,都放任她在数据的迷宫里自己摸索、碰壁、再尝试。

晚上,她带回初步整理过的数据包,在合租屋这张书桌前,用自己那台略显老旧的笔记本电脑继续工作。Excel表格开了十几个,各种颜色的标注和辅助列让她自己看得都眼花缭乱。她需要从数万行数据中,找出规律,提出假设,然后用另一部分数据去验证或推翻这个假设。

第一天晚上,她毫无头绪,对着屏幕上跳动的数字,只觉得它们像一群冷漠的、无声嘲笑着她的符号。她甚至开始怀疑,是不是自己根本不适合做分析,那些课堂上、书本里的模型和方法,在真实、庞大、甚至有些“脏乱”的业务数据面前,显得如此苍白无力。

何珊给她热了杯牛奶,放


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