数据清洗的原则_数据清洗的方法

严格意义上来说,这已经脱离数据清洗的范畴了,而且关联数据变动在数据库模型中就应该涉及。但我还是希望提醒大家,多个来源的数据整合是非常复杂的工作,一定要注意数据

数据清洗方法20161020 我是小史我怕谁|2016-12-26 |举报 共享文档 共享文档是百度文库用户免费上传的可与其他用户免费共享的文档,具体共享方式由上传人自由设定。了解

我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单

这个问题太大了。大到解决这个问题需要签一个千万元级别的项目。 从两个角度上看,数据清洗一是为了解决数据质量问题,二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况,也都有相应的解决方式和方法。在此简略描述一下,若有错误,请指出,不胜感激! 解决数据质量问题 解决数据的各种问题,包括但不限于: 数据的完整性----例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等数据的唯一性----例如不同来源的数据出现重复的情况数据的权威性----例如同一个指标出现多个来源的数据,且数值不一样数据的合法性----例如获取的数据与常识不符,年龄大于150岁数据的一致性----例如不同来源的不同指标,实际内涵是一样的,或是同一指标内涵不一致数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。 那么为了解决以上的各种问题,我们需要不同的手段和方法来一一处理。 每种问题都有各种情况,每种情况适用不同的处理方法,具体如下:解决数据的完整性问题:解题思路:数据缺失,那么补上就好了。 补数据有什么方法?通过其他信息补全,例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等

简介：数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值

测数据,适用的法规、标准、规范、安全卫生设施及其运行效果,安全卫生的管理及其运行 情况,安全、卫生、消防组织机构情况等。 安全现状评价所需资料要比预评价与验收评

有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务

数据的不断剧增形成大数据时代的显著特征。而大数据的生产和交易的重要前提之一是数据的清洗。目前,我国已经形成了基本的数据清洗产业格局,

数据清洗与数据预处理 ddyddydd|2013-12-12 |举报 专业文档 专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户

1)数据规范(Data specification):对数据标准、数据模型、业务规则、元数据和参考数据 清洗方法 1)缺失数据处理 2)相似重复对象检测 3)异常数据处理 4)逻辑错误检测 5)不一

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