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用大约30行Python构建数据科学工作流的ETL管道
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python构建ETL管道，处理电子商务交易数据。ETL包括提取、转换和加载三个步骤：从CSV文件提取数据，清理和转换数据，最后将其加载到SQLite数据库中，从而为分析师提供干净且有意义的数据，支持后续分析与决策。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用Python构建ETL管道，处理电子商务交易数据。
- ETL包括提取、转换和加载三个步骤：从CSV文件提取数据，清理和转换数据，最后将其加载到SQLite数据库中。
- 提取阶段从各种源系统获取数据，保持与不同系统的连接。
- 转换阶段对提取的数据进行清理、验证和重构，解决数据质量问题。
- 加载阶段将转换后的数据传输到目标系统，可以是全量加载或增量加载。
- 提取步骤从CSV文件中读取数据，处理缺失的客户邮箱记录。
- 转换步骤计算总金额，提取日期组件，并进行客户分段。
- 加载步骤将清理后的数据加载到SQLite数据库中，方便分析师进行查询和决策。
- ETL管道的运行将提取、转换和加载流程整合在一起，便于数据处理。
- 每个函数的功能单一，易于修改或扩展，适合不同的使用案例。
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