Pulizia del dataset di online retail
Sei un data engineer in Global Retail Analytics. Il tuo manager ha segnalato problemi di qualità nel dataset online_retail: ID cliente mancanti, righe duplicate e ordini annullati stanno falsando i report settimanali.
Prima di iniziare qualsiasi analisi, devi definire uno schema esplicito, diagnosticare i problemi di qualità dei dati e costruire una pipeline di pulizia che rimuova i record non validi.
Questo esercizio fa parte del corso
Trasformazione dei dati con Spark SQL in Databricks
esercizio interattivo pratico
Trasforma la teoria in pratica con uno dei nostri esercizi interattivi
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