数据分析师 - Week3

这周接了两个需求，有一个因为涉及到查询人行报告的风险并且需求提出方提出的需求并不够清晰，所以就暂时放下了。然后就接了另一个需求。但是中间也出现了一些问题。

工作习惯

1. 着手开发之前没有想清楚，虽然选择的数据和字段大体上都没太多问题，但是中途总会出现各种小问题问题。比如逻辑上的实现一开始没有想得很透彻。或者在结尾的时候发现一开始没有看到需要某个字段，只能低效的最后再连多一张表。

解决方案：
以后实现需求的时候不仅需要画出一个框架，也需要把细节的逻辑、流程画出来，这样做反而可以更加节省时间，不需要快做完了才从头修改代码。

2. 对一些问题还是一知半解，没有深入了解。比如一些字段，以及代码实现的逻辑。

解决方案：
多问为什么。为什么这个字段会这样处理，为什么这个问题需要用这样的逻辑。只有通过多问，才能更加深入了解业务。业务逻辑的提高比技术的提高对于企业来说可以获得更高的利润。

SAS技术

1. 身份证号码末位“X”有可能会被登记成全角符号“Ｘ”。

解决方案：
使用translate(x, "X", "Ｘ")，可以把不正常的全角符号转变成半角符号。

2. 把“20万”转变成“200000”

解决方案：
在这里不可以使用translate(x, "0000", "万")来实现，因为字符"0000”和“万”的长度不同，直接使用只会把“20万”转成“20000”。因此，需要用到transtrn()来实现。

test code

result

3. debug macro

解决方案：
把需要debug的macro提取出来，并且把所有参数替换成实参，并且仔细关注每一步的输出结果。