递归查询在数据清洗流程中的位置

递归查询在数据清洗流程中通常位于数据预处理阶段或数据转换阶段之后，但在数据分析或建模之前。

具体来说，数据清洗流程主要包括以下几个步骤：

1. 数据收集：从各种来源收集原始数据。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗和整理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值检测和处理等。在这个阶段，递归查询可能不是必需的，但如果数据中存在复杂的结构或关系，递归查询可以帮助识别和处理这些结构。
3. 数据转换：将数据转换为适合分析和建模的格式。这可能包括数据类型转换、特征缩放、编码分类变量等。在这个阶段，递归查询可以用于处理数据中的嵌套结构，例如将嵌套的JSON或XML数据转换为扁平化的格式。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据库、数据仓库或其他存储系统中。
5. 数据分析或建模：使用适当的分析和建模技术来提取数据中的洞见和预测模型。在这个阶段，递归查询可能不是必需的，但如果需要进一步探索数据中的复杂关系或结构，递归查询可以提供有用的功能。

总之，递归查询在数据清洗流程中的位置取决于具体的数据结构和需求。在某些情况下，递归查询可以帮助处理嵌套的数据结构，提高数据清洗的效率和质量。