数据分析项目如何进行版本控制

Question

一个数据分析项目如何有效的进行版本控制。在哪些方面需要版本控制，哪些不需要版本控制。数据分析项目中生成的图表该如何管理。

Answer 1

基本上我的方案是使用jupyter notebook。将一些中间结果（采用Pickle储存）和Pipeline使用的函数放在工具模块里面，然后通过Notebook的标号来显示版本，最后用git来做版本控制。比如：

-- project
  |__ data：存放原始数据、中间数据
      |__ SQL：存放原始数据所需要的SQL
      |__ pickle：存放原始数据、中间数据
  |__ src：存放文档或者Notebook需要引用的图片资源
  |__ notebooks：
      |__ 0.0 contents and introduction.ipnb：介绍整个项目，以及建立与下面notebook链接。
      |__ 1.0 方案一的EDA.ipnb
      |__ 1.1 方案一.ipnb
      |__ 1.2 方案一评估.ipnb
      |__ 2.0 方案二的EDA.ipnb
      |__ ...
      |__ end.0 跨方案比较结果.ipnb
  |__ temp_module：写一些要跨notebook引用的方法。
  |__ README