保存好数据，不堆数据垃圾

乔治亚·欧姬芙 《红色山丘和白色贝壳》 1938

我们这些做仿真的人，一年下来的收获，就是一个写满了数据的硬盘。

打开硬盘，是不是有打开仓库的感觉？看着名目繁多的文件夹，忍不住赞叹，自己咋这么能干，一年里干了这么多活。

打开文件之前，你心里也许这么想：

1. 攒了这么多数据，对比过的因素，整整齐齐地摆在这里，每个因素的影响规律，清清楚楚地梳理出来。

2. 试过了这么多方案，所有设计过程，完完整整地保存在这里，可以看到方案如何一步步走到最终的方案。

 

打开文件后，你会发现高兴得太早了。这些文件并没有保存住你想保存的东西。

1. 对比分析的数据文件是这样的：

1_01.dat，1_02.dat

a_01.dat，a_02.dat

size1.dat，size2.dat  ……

有谁能解释一下，1_与a_对比的是哪个因素？size1和size2到底对比的是哪个size？

2. 方案报告是这样命名的：

***_final.doc，***_最终版.doc，***_上交版.doc

你能看出来哪个是最终方案吗？

3. 还发现几个T的数据太单纯

/与某实验对比的仿真 /001.dat 002.dat 003.dat……999.dat

不知道要对比的实验在哪里、要算的是什么形状、要研究的是什么方案？

没有丢掉数据，只不过看不懂数据的意思，这和没有数据有什么区别？唯一的区别就是看起来工作量好大。

也许有人说，没关系，打开所有的数据文件，对比一条条设置，总可以找到每个文件有什么不同。也许可以回想起来当初为什么要算这些数据，从中又感到了什么规律。

这种“睡美人”数据，当时用一个月算出来，今天你要用三个月看明白，这种数据还值得唤醒吗？ 

想象中亲手盖起的高楼，打开后看到的竟然是一大堆垃圾。

放对位置的数据是高楼，胡乱堆放的数据是建材，没有来路的数据是垃圾。

 

要让保存的数据有用，而且多年后打开还能看懂，就把数据放对位置、说明来路。 

放对位置 

每个文件夹放三部分内容：输入、运行、输出。

1.  输入

模拟的形状，保存设计图纸、形状坐标。

对应的方案，保存参数列表、方案报告。

分析的要求，保存设计要求、问题描述。

这个部分保存得越全面越好，回头再找就找不到了。

2. 运行

只保存满意的结果，中间调试过程直接删除。

请相信，一周内你需要看调试文件；一年后，这些调试文件只会让你找不到调试好的数据。

3. 输出

保存最终的总结报告。

保存最终输出给下游专业的数据文件。

中间那些改来改去的版本，就不要保存了。

 

说明来路 

给数据写说明，给文件名写上日期。

1. 写说明

写个仿真日志，记录算了哪些算例，初步获得了什么印象。

简单写个列表，标注改变了数据文件的哪些因素。

怎么知道你必须记录什么？打开一年前的数据，看看现在想知道什么。

你会发现，当时要记录的条目很细致，一年后你对那些细节不再感兴趣。一年后你只想看当时认为没必要记录的几条干货，例如：结果有没有被采用、影响最大的因素是哪个、误差大概在什么范围。

2. 文件名写上日期

***_20200112.*

在文件名后写上日期，可以是创建文件的日期，或者完成的日期，这就是一个简单的版本号。以后你看看文件名，就知道哪个是最终的版本。

不要小看这个功能，当时可以防止你混乱，一年后可以帮助你对齐时间，识别每个文件的身世。文件的修改时间不可靠，你可能后期无意中打开加了一个回车，文件的时间就错位了。

 

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数据垃圾：放错了地方的宝贝。

数据废品：不知道是什么的宝贝。

你的硬盘是垃圾场还是高楼大厦，就看你如何保存数据文件。

无论你再忙，也要把你的数据文件放对位置、说明来路。

请留言，你如何保存文件？

本篇文章来源于微信公众号: 陆姐说