一個數據分析項目如何有效的進行版本控制。在哪些方面需要版本控制，哪些不需要版本控制。數據分析項目中生成的圖表該如何管理。
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幕布斯7119047
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基本上我的方案是使用jupyter notebook。將一些中間結果（采用Pickle儲存）和Pipeline使用的函數放在工具模塊里面，然后通過Notebook的標號來顯示版本，最后用git來做版本控制。比如：-- project
|__ data：存放原始數據、中間數據
|__ SQL：存放原始數據所需要的SQL
|__ pickle：存放原始數據、中間數據
|__ src：存放文檔或者Notebook需要引用的圖片資源
|__ notebooks：
|__ 0.0 contents and introduction.ipnb：介紹整個項目，以及建立與下面notebook鏈接。
|__ 1.0 方案一的EDA.ipnb
|__ 1.1 方案一.ipnb
|__ 1.2 方案一評估.ipnb
|__ 2.0 方案二的EDA.ipnb
|__ ...
|__ end.0 跨方案比較結果.ipnb
|__ temp_module：寫一些要跨notebook引用的方法。
|__ README
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