快速优化效率map图的方法

优化效率map图，先简化数据，再分区域重点调整。上周刚处理一个，简单点，先这样。

去年夏天，我在一家初创公司做数据分析师，那时候我们正忙于一个项目，需要在短时间内为一家新开的商场制作一个热力图，展示顾客流量分布。那时候，我用了三天时间才完成，效率实在不高。后来，我试了几个小技巧，第二天就提速了一倍。
比如，我先是把数据分成了小块，然后用Python的Pandas库进行快速处理，而不是一开始就整个大文件一起处理。我还记得，当时处理第一块数据用了20分钟，而最后处理所有数据只用了不到1小时。
等等，还有个事，我突然想到，之前用过的那个开源的地图库，其实有个插件可以直接导入处理好的数据，生成热力图，根本不用自己从零开始。这样一来，我节省了大量的时间在绘图上。
地点：一家初创公司办公室，时间：2022年7月，具体数字：处理数据时间从3天缩短到1天。
现在想想，其实优化效率的关键，就是找到那些重复劳动的环节，用工具或者方法替代它们。那你们呢？有没有什么快速优化效率的小技巧，愿意分享的？

记得那次和同事一起，手头有个项目要快速出个地图，数据量又大，硬着头皮搞了好几天，眼看着进度条还在缓缓移动。最后灵机一动，把数据处理流程拆成几块，分散给几个同事同时处理，结果当天就搞定了。等等，还有个事，我突然想到，那次我们用的工具是XX软件，其实它有个批处理功能，没准能帮到你的。时间嘛，那是去年年底，地点是公司的小会议室。具体数字，嗯，数据处理速度提升了三倍左右。你说呢，这样的小技巧是不是挺有用的？