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Level: Medium

Description: You work as a data analyst for a delivery company, and some packages were not delivered last week due to address typos. Thanks to the postal carriers, addresses that were not found due to typos were marked as such. Given a dataset with successful deliveries (due to no typos) and unsuccessful ones (due to typos), your goal is to automatically fix the incorrect addresses by leveraging the correct ones.

Level: MediumDescription: You work as a data analyst for a delivery company, and some packages were not delivered last week due to address typos.Thanks to the postal carriers, addresses that were not found due to typos were marked as such. Given a dataset with successful deliveries(due to no typos) and unsuccessful ones (due to typos), your goal is to automatically fix the incorrect addresses by leveraging the correctones.説明 あなたは配送会社でデータアナリストとして働いています。先週、住所のタイプミスで配達されなかった荷物がありました。郵便業者のおかげで、タイプミスで見つからなかった住所にはそのようなマークが付けられました。配達に成功した(タイプミスがなかった)住所と失敗した(タイプミスがあった)住所があるデータセットが与えられたとき、あなたの目標は、正しい住所を活用して間違った住所を自動的に修正することです。 Node 1typo YES or NOmost similarNode 18Node 19Node 20 CSV Reader Row Splitter Similarity Search Joiner RowID Table Manipulator table view& download Level: MediumDescription: You work as a data analyst for a delivery company, and some packages were not delivered last week due to address typos.Thanks to the postal carriers, addresses that were not found due to typos were marked as such. Given a dataset with successful deliveries(due to no typos) and unsuccessful ones (due to typos), your goal is to automatically fix the incorrect addresses by leveraging the correctones.説明 あなたは配送会社でデータアナリストとして働いています。先週、住所のタイプミスで配達されなかった荷物がありました。郵便業者のおかげで、タイプミスで見つからなかった住所にはそのようなマークが付けられました。配達に成功した(タイプミスがなかった)住所と失敗した(タイプミスがあった)住所があるデータセットが与えられたとき、あなたの目標は、正しい住所を活用して間違った住所を自動的に修正することです。 Node 1typo YES or NOmost similarNode 18Node 19Node 20 CSV Reader Row Splitter Similarity Search Joiner RowID Table Manipulator table view& download

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