如何使用现代交付模式提高开发速度和质量的

要比较两个函数哪个性能更好，一个直观且公平的方法就是计算两个函数分别执行完的时间。

良好的性能更容易好的用户体验，而好的用户体验更能留住用户。研究表明，由于性能问题，在88%的在线消费者对用户体验不满意后，他们不太可能会二次使用。

这也是为什么要提高性能的一个重要原因。特别是使用 JS 开发时，编写的每一行 JS 都可能会阻塞DOM，因为它是单线程语言。

本次分享，我们主要介绍如何计算函数的性能。

Performance.now

Performance是一个做前端性能监控离不开的API，最好在页面完全加载完成之后再使用，因为很多值必须在页面完全加载之后才能得到。最简单的办法是在window.onload事件中读取各种数据。

performance.now()方法返回一个精确到毫秒的 DOMHighResTimeStamp 。

根据 MDN :

这个时间戳实际上并不是高精度的。为了降低像Spectre这样的安全威胁，各类浏览器对该类型的值做了不同程度上的四舍五入处理。(Firefox从Firefox 59开始四舍五入到2毫秒精度)一些浏览器还可能对这个值作稍微的随机化处理。这个值的精度在未来的版本中可能会再次改善;浏览器开发者还在调查这些时间测定攻击和如何更好的缓解这些攻击。

因为，要计算一个函数的执行时间，分别比较函数执行前和执行后的两次 performance.now()的值即可，如下所示：


 

那如何快速理解业务?没有捷径，最关键的就是：多问。

大部分的数据分析师都是被动接受需求，根据业务提供的逻辑完成需求。但业务理解数据能力往往是不如我们的，所以就需要数据分析师掌握主动性，多去和对接的业务方了解对方要做什么，进而盘一盘我能为他要做的事情提供点什么。

第四步：搞定“人”

数据分析师搞定了自身能力，剩下最大的阻碍的就是搞定“人”：怎么让业务部门、集团领导能够心甘情愿的使用数据分析，参与数据分析，从而看到数据分析的价值。

在这个问题上，我有深刻的体会，在我刚开始组建数据团队的时候，非常渴望和业务合作一些项目，搞点事情来让领导看到我们团队的价值，我第一个想到是找业务部门的领导描绘我蓝图，但是被一口拒绝了。


 

剩下的问题再根据重要性和紧急程度逐个攻破，相信这时数据分析师应该有时间着手其他问题了。

第三步：理解业务，掌握主动性

在我的理解里，数据驱动就是：通过数据分析理解业务，验证思路，发现利用率不足的资源并对之进行重新整合，从而做出ROI划算的增量价值。

在我们做了很多数据支持工作之后，你会发现数据只是充当了一个辅助工具，帮助业务验证某一个已有的想法，而不是帮助业务解决问题。数据驱动应该是全面、系统地从数据角度发现和解决业务问题，是一个数据建模的完整过程，而不是仅仅让数据在辅助验证某一个想法。

所以数据分析师来说，对业务的深刻理解和判断是数据驱动的上限，掌握再多数据分析模型、思维和方法，也只是让你不断的逼近这个上限。



 

（编辑：鞍山站长网）

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