最近工作方法上遇到一些問題。
一、換公司的感想
面對這這些雜亂的sql**，不知道他每一步要做什麼，注釋都寫得那麼吝嗇（之前那個大佬你別惜字啊）。然後我突然想起了之前剛出來實習的時候，帶我的那個人給我看的他們的sql**。都是txt檔案，開頭有序號，有大概解釋。給人的感覺非常的清楚，至少看注釋是能看懂的。結束實習離開那家公司後，時間太久了我差點忘了這樣的工作方法。今天碰到了問題才想起有這樣的工作規範，可以用來借鑑減少自己的工作時間和成本。
我在想，是不是大公司都有這樣的清晰的文件習慣，你能看到的都是前面的人經過數次修改總結得到的工作結論，而不是一家小公司能給你的，還是實習的leader人好，願意教給我這樣的工作方法。
一開始可以選的話，還是選大公司，像聯調測試，sit測試多部門合作這樣的大規模測試，**的編寫梳理邏輯，文件的規範，這些能鍛鍊人的事情只有大公司才會發生，也可以給人開眼界。有些好公司流傳下來的傳統，不是網上查能查到的，只能在工作當中的文件，同事們的工作習慣能夠體會到。如同當初實習leader給我看的那篇文件在這裡看不到一樣。
二、工作中的總結
因為在工作中經常需要根據運營人員的需求取一些資料，有時候這些資料是有乙個準確的參考值讓你知道這個數有沒有取對。
比如說某某年的新客是多少，如果把新客按年齡段區分的話，加起來的人數一定是要等於該年的新客數。這種是如果加起來不對應的話，拉明細就可以找到原因。
但是有一些不是這樣，比如新客乙個月後的復購率，這種按照實際情況能摸出大概取值範圍的，比起第一種難一點，但是起碼有個參考範圍。真的錯的話，就算查出某一撥人的明細，以此校驗複購的指令碼有沒有算錯。
第三種是連乙個參考範圍都沒有的情況。這種最麻煩。目前我碰到的問題中，有效的解決辦法是靠人數。我做過的需求中大部分情況下會有人數的存在。
比如某一年求出新客中不同年齡的使用者使用某產品的週期平均值：在計算的過程中難免要剔除一些不符合事實的使用者，這個時候，可以根據每個條件剔除使用者的數量，最終剩下多少數量，來初步的證明你的基礎人數沒有錯。
至於最後的週期平均值如果不符合需求人員的期望，那麼把不符合他們期望的值拿出來檢查一下，檢查明細先保證沒有算錯，然後看一下導致這個數值發生的原因，比如是1到3歲的使用者數不應該那麼多或者週期不應該比後面的使用者長，那麼這是時候你就要去找相關的明細，使用者多的原因是不是大部分是嘗試消費的人而不是我們概念中的使用者；周期長的話就要判斷是不是真的那麼長。
碰到這種資料不對又不知道**不對的情況下，我會很煩躁很生氣很抱怨，明細要重新寫sql計算，又麻煩又討厭。這個時候，通常就是你自己寫的sql不合理：要麼就是俄羅斯套娃臨時表乙個套乙個，表名還是那種t1，t2這種沒什麼實際含義的表，要麼就寫的又雜又亂，排版還不好。所以以後臨時表命名的時候最好取有含義的名字，你一眼就能看出是什麼資料，另外套表不要套太多層，盡量3個表內解決你要的數。排放方面，很多任務具都有排版功能，點一下又不會死。整潔的**看起來才比較舒服，另外要寫好注釋，可以在開篇的時候用1 ，1.1，1.2來大致寫清楚指令碼的邏輯，先捋一捋思路，這樣可以有效避免迷失在**中。
另外，熟練的應用sql技巧也是必不可少的，數量運用好case when，sum(case when ),left join和sum用在一起的時候 ，要看清楚是一對一還是一對多，能一對一盡量一對一，還有就是各種函式比如row_number，pivot等函式。對於日期20181101這樣的資料，建臨時表的時候這樣的資料會被儲存為int型別，在使用datediff這樣的函式就要這樣寫
datediff(month,b.date,cast(cast(a.date as varchar) as datetime))--先轉化為varchar再轉化為datetime型別----20181224-----
最近老闆在群上發了一條訊息，大意是不要等活幹，要自己主動去幫客戶創造價值。看到的時候懵了一下，這怎麼感覺像在說我。但我只是個小兵他應該關注不到我這裡。我左思右想，我的工作就是需要等別人提需求我寫sql，定位本來就是這樣我要怎麼主動找活幹。實在想不出來，只能去整理之前之前的需求，希望從裡面找到一些規律，判斷需求人員他們要資料的趨勢及範圍，整理一下做個總結。我能想到的就這麼多了。
做乙份工不難，把乙份工做好才難。
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