通过选择性采样与大数据量进行交互

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通过选择性采样与大数据量进行交互

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-07-31

这种经验适用于相对较少的数据集，但是挑战在于如何使其能够与较大的数据集一起扩展

数据采样对于解决这一挑战至关重要，这是我们在商业版本中引入的功能，数据准备将检索数据集的样本以进行交互式准备，它不仅可以理解一列是指一种状态，而且还可以使用户注意该数据类型的无效值，然后用户可以选择该样本中状态无效的行，样本中可能没有考虑到数据集中状态列的其他无效值。通过选择性采样数据准备会选择更多与无效状态下的当前过滤器匹配的行，以优化准备工作：此操作可纠正所有无效数据，例如，突出显示与爱荷华州（IA）有关的数据质量问题，选择性采样：优化的数据准确性。

跨列更快地修复数据

可以自动发现数据的语义例如，请理解数据集的列是名字；第二列是姓氏，第三列是电子邮件，第四列是电话，它会自动突出显示与那些数据类型不符的无效数据，在修复数据集中的错误时，此功能对于提高数据工作者的生产力非常有帮助，对所有具有无效或空值的行应用过滤器，立即指出需要修复的集合。与智能采样结合使用时，此功能对于管理大型数据集中的数据质量非常有用。

用户希望仅将商业电子邮件保留在市场营销线索列表中

另一种生产力促进器是当您需要在多列信息上实施相同的标准化时避免重复操作的能力，并且都包含非规范化数据，您的数据将以世界地图的形式显示在“图表”选项卡中。像此选项卡中的任何图表一样，它是交互式的，这意味着您可以单击一个值来进行向下钻取，我们的数据屏蔽功能完全适用于此非常敏感的数据。

设计和维护数据集准备

设计准备是一种特殊的体验，在某些情况下，尤其是在处理需要数十个步骤的演示文稿时，您可能想要添加一个新步骤，但随后意识到需要在准备序列中更早地应用它。现在，您可以动态地将此步骤移至正确的顺序，甚至可以随时重新排列准备步骤，同时保持准备工作。这使得维护许多复杂的准备工作变得容易得多，并且在根据查找文件标准化数据时特别有用。

用户在这里要在完整产品列表中标识商店品牌产品

像往常一样，他使用查找功能来混合产品目录的核心数据集和列出商店品牌产品的外部数据集，从理论上讲，只需一步即可获得所需的结果，但是今天执行查找后似乎仍然存在不匹配的值，这是由于某些单元格中的空白，因此用户清洗这些空白，然后重新排列配方的步骤以预期清洗。

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