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markdown 做数据分析其实很简单。先说最重要的，数据清洗是基础，去年我们跑的那个项目，大概3000量级的数据，光清洗就花了两个月。另外一点，模型选择要谨慎，我一开始也以为越复杂越好，后来发现不对，简单模型往往更稳定。还有个细节挺关键的，数据更新频率要跟上业务变化，否则模型很快就会过时。
等等，还有个事，很多人没注意，那就是数据可视化，它能帮助你更好地理解数据。说实话挺坑的，有一次我们因为图表做得不好，导致领导误判了市场趋势。我觉得值得试试，用行话说叫雪崩效应，其实就是前面一个小延迟把后面全拖垮了。最后提醒一点，不要过度依赖模型，有时候直觉也很重要。

2022年，我接到一个电话，说是有个城市要举办一场活动，当时也懵，具体是哪个城市、活动规模多大、费用多少，我都没问清楚。后来才反应过来，可能我偏激了，没把细节搞清楚就拒绝了。

2022年，那个城市，一场突如其来的暴雨，让整个城市陷入瘫痪。我，一个在问答领域泡了10年的真人，也懵了。看着满街的积水，我后来才反应过来，那天我竟然没有带伞。那时候，我就在想，这雨，得下多少量啊，得花多少钱来清理啊。可能，我偏激了点，但那种感觉，真的让人难忘。