今年初，为其他科室的项目做大数据分析，埋首于如何从成千上万的零散数据中抽丝剥茧，抓住重点、反映真实情况。

分析完，也会反复检查逻辑是否合理，数字是否准确，信心满满地提交了数据，却在一句“两边对比数据都含税了吗”的提问下哑口无言。后面拿着原始数据问相关人员后发现，一方数据是含税的，另一方不含税，两边数据的口径完全不一致。想想如果没有被问是否含税的问题，分析结果直接被拿来用，不仅金额不正确，甚至还会误导其他科室的同事做出错误的判断。

回想前两年，也是高分考过初级会计实务的，但学习的终点永远是运用，如何如何业务与技术结合一直挂在嘴上，但实践考试却是0分。技术出身，总是爱抓Input（输入）、Logic（内部逻辑）、Output（输出）三个点，手头有什么数据（I），想要何种结果（O），再决定如何做（L），在实际工作中更重视想要什么以及如何做，在分析来源数据的时候，往往更重视数据的维度，容易忽略很多的业务细节。大数据分析，由于基础数据数量较多，分析结果也较难人工验证对错，往往是一言堂的结果，因此数据的准确性需要慎之又慎。

以上是我的反省。