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data analysis做code review吗?如何确保自己和老板的理解一致

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新人刚入职,发现我司我组对非production的code (比如analysis, evaluation)并没有code review的习惯。最近发生了我对analysis的某个点(或者是几个点)的理解和manager的理解不同,导致我返工重做,而这是发生在我们已经谈过几次认为没问题的情况下。可是因为manager和我都有不同的assumption,根本没想到对方想的是完全不同的含义。

为了解决这个理解不一致的问题,我simulate了sample data,用jupyter notebook把分析的主要步骤逐步做出来,拿给manager review,希望确保双方理解一致后再继续,但是manager貌似很忙并没时间看。。。组里其他做analysis的就是我mentor,但他也很忙。。

萌新想问各位大佬,做data analysis应不应该做code review?如果不做,如何确保自己和manager对analysis的点的理解是一致的?(感觉单纯多communication并没有用.... 特别是双方有不同assumption的时候)
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  • · BA|主题: 155, 订阅: 68
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 楼主| liuyijuner 2018-6-2 01:51:06 | 只看该作者
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谢谢楼上大佬的意见。跟公司senior的同事以及manager都沟通了下,目前我们的方法是,在我着手任何一个task之前,先写一个文档(类似spec/design doc),把自己准备进行的操作(算法)一条一条明确,我还会给一个sample data processing:输入数据是什么样的,输出数据会是什么样的。等manager看过,确认没问题了,再着手写代码。并且,这个task有任何进展、拿到新的result,只要有一定的工作量的,都会update给manager,这样就算有偏差也可以及时纠正。
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这个方法开始用的最近两周都没再出现什么问题。

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nokolu5120 2018-5-31 22:37:44 | 只看该作者
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个人经验,如果只是ad hoc看一看结果什么的,除非数字看着不对劲一般没有code review,保证结果正确的责任应该是在你的manager身上,如果是要做analysis或者model然后要根据这个结果来做business决定一般会有team一起讨论结果,包括最后做productionalization的时候跟eng team会有很多back and forth保证他们做出来的东西是intended results。因为跟data 有关的 product非常容易因为理解不同而有不同的结果,比如用哪些filter啦,feature engineering和model implementation的时候也是会有很多的地方容易有mismatch,挺正常的,这就要看ds 和eng的team lead把关了,就算严格把关也还是不会完全避免bug的。 建议楼主做分析和做model的时候自己把自己用的假设和data lineage都多少document一下,这样将来也方便找原因方便team之间讨论

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Feiyan 2018-5-31 15:02:20 | 只看该作者
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非大牛,比萌新稍微不萌一点。

虽然不了解你的背景和你manager的背景,但感觉你们交流不够充分。DA很多工作比较偏“文科”,和软件开发这个级别的tech无法相提并论。进来这个位置相信你也没有少面case study对不对,更何况任何工作对沟通交流能力都不嫌多。我组DA也只做进production的design review,code顺便看一下。非production确实很少从来不review code本身,只看结果,结果不对打回去重做,跟一个小秘书进来文案写不好打回去重做是一样的。但,他们不review不代表你不能推动这个review。具体操作来了,首先明确目的,你想要的就是最快跟上业务节奏,节约时间,以及给你老板留下好印象。所以,你可以利用“你反复重做”这个case做文章,开一个会把所有你觉得能帮你review的人拉到,强调这个分析的重要,和你时间的宝贵,要大家一次性给清楚意见,强行推一次logic to code review。然后下次接到这种分析的活,不管同事多忙,抓他们问问题,先搞清楚框架再入手,边干边问也可以,有几次你的思路就和大家接轨了,而且最节约。如果他们不理你的会议,只能说明你做的分析不够重要,所以,想办法吹,想办法拿到重要的分析任务。一次不行多次,萌新也要有自己的坚持,这样才能引起重视,一步一步造势来推动你想要的process。

往大了说,这是组里甚至司里文化问题。虽然你最终会融入,并且变成你组文化的一部分,但究竟你组文化受你多大影响,要看你组业绩受你多少影响了。所以努力工作,打造自己,增进沟通理解能力,同时不忘初心吧。

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taomudehua 2018-5-12 15:09:58 | 只看该作者
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差点以为是我发的帖子,看来很多data analytics 的工作都有类似问题啊

坐等其他大牛来回答

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Feiyan 2018-6-2 02:25:58 | 只看该作者
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棒棒的~你的方法很好,也有我可以借鉴的地方。有时候看有些印度同事,但凡有一点进展都在组会上逼逼一番,心里着实犯嘀咕有点耽误大家的时间,但是只要对自己好,而且又能拿出的手的good reason,不妨自私一点。
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