孩子在学校吃啥,我从三份 PPT 里扒了 64 道菜

孩子在学校吃啥，我从三份 PPT 里扒了 64 道菜

最近在做一个新小程序：学生营养午餐。

听起来正经，做起来全是碎活。

管的就是孩子在学校中午吃什么。

学校给不给公示另说，我这边先把底账做起来。

所有数据，来自三份 PPT。

不是系统导出的，是有人一张张做出来的。

菜单在 PPT 里，不在数据库里。

对，菜单不在系统里，不在数据库里，在 PPT 里。

还得是那种排版很旧的 PPT。

有人会说，为什么不直接要电子版？因为能拿到什么，就先做什么。

三份 PPT，扒出一个月的饭

三份 PPT 拆开，里面是 13 天的菜单，64 道菜，3 个周次。

加起来差不多是一个月的午饭。

每个周次里，荤素搭配、主食副食，都得在表格里对上。

每道菜带六个营养指标：该供给多少、实际给多少、够不够标准。

六个指标一起看，才能说这顿饭行不行。

每顿饭吃得够不够，都在这几张表格里。

说白了，孩子每顿饭吃得够不够，全靠这几张表格说了算。

可表格是 PPT 里的表格，不是系统里的。

数据都在，但得先过一遍手。

过手的意思，是把每一行都人工对一遍。

数据是脏的

扒着扒着，发现不对。

先以为看错了，翻回去又看一遍，没错。

09-22 这天，菜单重复了。

连日期都对不齐，表跟表之间也对不上。

09-15 这天，主食那一栏是空的。

上午第三节课跑操，中午吃饭没主食，说不过去。

重复的日期，空着的主食，一条条圈出来。

一顿饭没有主食，这数据谁信。

可这就是原始数据，就长这样。

不是一次两次，是每份 PPT 里都有类似的问题。

有的缺了调料，有的克数对不上。

一顿饭少一样，记录就少一分可信。

脏数据不是意外，是常态。

做开发的人都知道，拿到手的数据，先别信。

这是做数据的人第一课。

想省事，就先在数据上吃亏。

脏数据不是意外，是常态。

我一条条记下来：哪天重复、哪天缺主食，当成解析要点存着。

这不是较劲，是下回能省时间。

下次遇到同样的坑，直接按要点处理，不用再踩一遍。

记下来，下次再遇到，就知道怎么处理。

先把数据洗干净，再谈别的

数据不干净，后面的营养分析全是白搭。

供给量、实测量、占供给量比，差一位数，结论就歪。

一份饭的供给量算错了，一个孩子一天的热量就对不上。

这一步没有捷径，就是一遍遍过。

过了三遍，才敢说这几张表能用了。

洗干净的表格，才有资格进系统。

做正经事之前，先把数据洗干净。

不然程序写得再好，喂进去的也是脏数据，出来的还是脏结果。

菜单继续扒，脏数据一条条记。

扒菜单这件事，比写代码费劲，但也更实在。

记到第十条的时候，我已经不烦了——这就是常态。

等哪天孩子用上这个小程序，我希望里面的每一道菜，都是干净的。

菜单会更新，数据会变，这套过数据的手艺用得上。