博客不管你的团队做什么样的数据分析，都有一个普遍的事实——你收集到的见解只会和找到它们的数据一样好。在分析过程中，干净的数据集是必不可少的，淘客pid，因此数据团队在运行分析之前要花费大量的时间来确保他们的数据尽可能好。问题是数据清理过程很长，而且是手动的，大数据存储技术有哪些，占用数据科学家60-80%的时间。为了准备分析所需的数据，这些科学家几乎没有时间进行实际的研究和从数据中发现见解。高级编码语言，如R或Python，包含有助于数据清理的包，为数据团队提供了更多的带宽来执行分析，并提供了更好的工具来深入研究干净的数据集。使用R和Python更好地清理数据Python和R等脚本语言可以帮助数据清理，允许数据科学家进行批量清理。例如，Python的re-library使字符串操作比在同一个操作中使用SQL要快得多、简单得多，淘客pid，淘客推广平台，从而大大减少了清理的时间和工作量。考虑一个包含大量缺失数据的数据集。Pandas内置的函数fillna和dropna允许数据科学家以相同的方式处理范围内的所有空单元格。这些单元格可以填充平均值、中值或特定值（fillna）或完全删除（dropna）。其他大规模的清理活动（如删除重复项）也可以通过单独的代码行来处理，而不是在SQL中必须使用时间密集的过程来完成相同的任务。像这样的清理查询在高级语言中比SQL中的类似查询更短、更简单，这导致使用的资源更少，系统负载也更轻。如果整个数据系统的运行效率更高，则会释放出资源来运行更多的查询并更快地获得结果，这意味着数据团队有更多的时间在结果数据中搜索以获得见解。所有这些效率加起来为数据团队提供了更大的空间来创造性地分析数据并为公司提供价值。为云数据团队清理Sisense中的数据使用R和Python在Sisense中为云数据团队执行数据清理非常简单。只需从SQL中提取数据，然后在同一个编辑器中将其传递到更高级的语言中。从那里，数据团队可以运行高效的、脚本化的清理过程，在很短的时间内准备好用于分析的数据。有了干净的数据，人工智能的技术有哪些，团队可以利用节省下来的时间来探索关于信息的更深入的问题，并构建更高级的图表来说明他们的发现。要了解更多关于在Sisense中使用R和Python为云数据团队清理数据的信息，请下载我们的指南。标记：数据团队