搭建|分享：线下业务数据体系搭建( 二 )_

以上问题的解决方法除了需要依靠人力对数据进行核准清洗外，建议最好是按照统一的字段建立本地数据库。
熟悉EXCEL或者WPS EXCEL的朋友会了解，这两个软件的处理能力随着数据量的上涨会十分受限，如果是行数超过百万级的话，是无法在EXCEL中操作的，会出现数据丢失。
同样的，如果数据量在20万以上，使用IF系的函数将会加重性能负担，非常容易崩溃，尤其是当出现过去的某一原始主键重复出现的时候，利用EXCEL技巧实现等价FOR循环会变得更难。
这个时候我们会更倾向于在本地建立MySQL数据库，可以利用MySQLworkbench或者NAVICAT对本地数据库进行处理，利用本地数据库的字典表的字段完成线下交互数据EXCEL/CSV表格表头字段的统一，在简单获取了线下汇总回来的数据之后利用update函数完成数据更新，形成本地数据库。

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作为参考，这个是阿里天池某次比赛的测试集数据源，测试数据集的文件不超过100M，模型处理后的预测集也就100M-150M，这部分数据条数约为20W，如果是数据条数在70-80W左右的线下数据，文件大小会达到超过200M，如果还需要清洗、维护这些业务数据，仅仅依靠EXCEL是完全不现实的。
既然要建立数据库，线下数据的维护同步时间就极为关键，线下数据的收集端口需要明确，不同部门、不同渠道之间进行数据交互的人员要固定，交互时间要固定，否则就容易出现数据交互不清晰，导致最后在不同的统计节点的数据无法统一，不断会出现数据重复更新的情况，不利于数据检测监控。
这要数据监控和数据维护以及数据统计在同个周期内完成，同时还要确定所有数据的每一次更新都是以数据覆盖的逻辑，即每一次新增更新的数据范围和内容必须是完全新增的数据。
举个例子，新增的数据版本为C，数据库内现有数据版本为B，更早的版本为C，上传的时候就不允许C版本的数据中含有A版本的数据内容，这样会导致数据的转化顺序存在混乱，涉及时间续流的数据就出现问题。
02以上是线下数据体系中数据监控和数据维护的部分，接下来我们聊聊线下数据分析体系的搭建.
和线上数据类似，所有的线下“埋点”的数据回收都是服务于实际业务数据分析的，可以这么说，我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实，以及我们根据历史事实能推导出的合理预测，从逻辑方法论上面，就是归纳—演绎。
想进行数据分析，首要的是需要对历史和现阶段的事实情况进行归纳统计，这就需要加入线下“埋点”的数据进行统计分析，即，先深入了解知道自己的情况。
深入了解自己的情况可以从以下几个方向去深入思考：

我们部门/公司实现盈利、绩效评估的核心指标是什么，什么指标是业绩反馈的核心指标（从律师来说是胜诉率，从医生来说是治愈率，蒙牛公司是销售额，德勤是咨询服务的收益）。
当前部门/公司处在什么样的阶段（在不同阶段下的核心指标是不完全一致的，像快要破产的公司的核心指标是清算）。
和核心指标有直接关联的业务主要有哪些，这些业务的工作流程分别是什么。
历史核心指标和当前核心指标出现了什么变化，这些变化主要源于什么工作流程上的改变？

了解了这些自身情况之后，还需要深入了解，那些和你在做一样事情的人，在面对同类型业务核心指标的人，他们的工作情况、业务完成情况、实际业务流程转化，和他们历史的情况。
当然，所有的这些外部事实情况都可能不准确，这就需要从业人员实际判断这些外部信息的准确性和可用性。