引子

七月份参加了一次公司hackathon，虽然早已经内部分享过了，但是对外的到现在才想起来写一下，事先声明，不会提到任何数据，完全是方法。

从评委点评聊起

公司hackathon和kaggle的学生玩具比赛最大的区别是，我们是玩真的，包括需求、痛点、物料，都是real的，说那个点，直接hive拉的。

从点评不难发现，有如下几个关键要素，作为下文的铺垫：

我们队的组成，一个全栈，两个BI，一个打杂的我，由于日常工作和题目相关，我实际上主要负责两件事情：

全栈兄弟是用的node+php，前后端一起搞定，直接出可交互的数据可视化界面。

BI兄弟一个ETL并且协调整组工作（不得不说，24小时的数据项目，最佳控场就是ETL角色），一个用python做算法，例如处理源数据的AB测试显著性分析等。

寻找离散程度大的变量
能否找到信息量大的特征，决定了后面的一切。
这期间需要很多沟通工作，和引入外部数据，注意学校比赛往往禁止扩大数据源，个人认为这是非常愚蠢的。
数学归纳法
首先猜一个答案，比如说如果变量A提高到某个节点以上，我们认为最后产量可以提高；然后用已有数据验证，循环这个过程。
并且，可视化界面的交互要支持这种循环验证操作。
写成几分钟可以讲完的ppt，没了。
顺便一提产出物
我们得到一个可以直接从hive原始数据转化到有两重统计验证的ABT支持的pricing相关的数据可视化界面，对用户没有任何的技能要求--当然中学数学还是要会。

当然了首先是奖品，挺帅的vr眼镜，戴起来觉得周围的人都是战斗力5。

言归正传，玩hackathon的最大收获，本质上是毫无负担地体验了一把“在小有规模的企业里不受束缚的工作”的感觉。

精益数据分析这本书给我唯一留下印象的地方是，他专门开辟一章说了内部创业，提到和外部相比，最大的障碍是第零步：获得授权。

遗憾的是，现实里太多人在第零步做完（或一直要费心维持）的时候已经忘记了初心，所以还是看看没有这一步的hackathon是如何的吧：

在24小时的比赛之前，不必操心任何职能界限地组建了小队；
比赛期间，不必操心话语权地彻底推翻了4次从底层到前台的方案，不必考虑任何技术债务的直接用现成模块搭上线，不必担心大幅度提高效率会造成完成以后的裁员，也不必开无尽的协调会议--反正就四个人，不必应付各种来自第三方的坑--个人认为这是hackathon最爽的地方；
项目完成后，我们畅所欲言把产出、踩坑和玩法一口气倾诉出来，评委竟然一个问题也没有问（预赛一个问题，问的还是题目本身而不是方案，决赛完全没有评委提问），这也是日常工作里无法想象的待遇 - 没有提问怎么能体现存在感呢，对吗。

看到这里不知道你有没有这种感觉：
赢不赢无所谓，玩一把挺爽的。

谢谢阅读。