在数据科学领域，经常会遇到需要重复工作的情况，这不仅浪费时间，也降低了工作效率。本文将分享一些实用的技巧，帮助数据科学家提高工作效率，减少不必要的重复工作。
在数据科学项目中，重复工作往往是由于以下几个原因造成的：
当然，也有一些健康的重复工作，比如基于新的信息更新模型，或者从简单的模型开始逐步构建复杂的模型。
重复工作不仅影响工作效率，还可能导致数据科学家的挫败感和不满。因此，应该尽量避免这种不必要的重复工作。
以下是一些提高工作效率的技巧：
虽然每个组织都有很多小问题可以通过数据解决，但这些并不是数据科学家的最佳用途。应该专注于那些对组织有重大影响的问题，这些问题具有挑战性，并且能为分析提供最大的杠杆效应。
在项目开始时，首先布局分析的演示文稿是非常有益的。这可能听起来有些反直觉，但一旦养成这个习惯，它可以大大减少项目周转时间。
// 例如，如果目标是减少坏账，可以这样布局演示文稿：
// 1. 确定没有获得信用额度增加的客户是否在坏账上表现更差。
// 2. 使用数学方程来量化影响。
如果全面地布局了分析，就会在结束时知道数据需求。以下是一些有用的提示：
无论是初学者还是高级用户，都需要确保他们的工作是可复现的。这不仅包括Excel中的复制粘贴操作，也包括通过命令行界面完成的工作。
没有必要一次又一次地重写简单的操作代码。创建一个包含这些常见操作的代码库，并与整个团队共享，这不仅可以确保团队使用相同的代码，还可以提高效率。
很多时候，需要重复使用同一块信息。例如，可能需要多次分析信用卡的总客户消费。与其每次都从交易表中计算，不如创建这些表的中间数据仓库，以节省时间和精力。
许多初学者低估了留出样本或交叉验证的力量。他们往往认为如果训练集足够大，就几乎没有过拟合的风险，因此不需要交叉验证或留出样本。