快速地给数据集做一个描画性统计。这将有助于找出数据散布和一切能够遗漏的值。

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5. 引导处置例外状况

例外状况的处置，似乎和输入代码可恢复听起来有些相似，但操作完全不同。

问大家几个成绩：你觉得一家企业的客户数据中包含多少条记载?是下面展现的20,252条吗?别开玩笑了!一切客户数据中各个产品的买卖记载能达几百万条。在SQR、R、Python或Alteryx中查询都要花上几个小时。

试想一下，假设你需求查询不同产品的表格，如何处置不测状况呢?

保证反省查询时间。通常查询大型数据集所消耗的时间都超出估量，这是由于存在同时运用的状况，即多个用户会同时查询同一数据集。要保证代码运转超过一定水平时可以自动中止执行。

一切编程言语都允许设置执行例外处置，查询失败接上去的代码片段也会中止执行。这样，在出状况或有错误时就可立刻采取必要的纠正措施，而不是等着整个代码执行终了。

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“我的手机突然震动了，一晃到已上午八点。过去的五个小时我都在找错误婚配的数字。虽然一年前就干这个，但我简直记不起来任何运用过的商业规则。每一步的处置流程都不完善，质量控制数据不够，这让寻觅成绩变得更顺手。如今我可算看法到良好编码实际的重要性了。”

这个“痛心疾首”的故事，足以惹起你对良好编码实际的注重了嘛~

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