Was beinhaltet die Datenbereinigung?

Zu den Datenbereinigungsmethoden gehören: 1. Die Binning-Methode, bei der die zu verarbeitenden Daten nach bestimmten Regeln in Kästchen eingeteilt und dann getestet werden. 2. Die Regressionsmethode, bei der die Funktionsdaten zum Zeichnen von Bildern verwendet werden , und vergleichen Sie dann die Bilder. Führen Sie eine reibungslose Verarbeitung durch. 3. Die Clustering-Methode besteht darin, abstrakte Objekte in verschiedene Mengen zu gruppieren und unerwartete isolierte Punkte in der Menge zu finden.

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Was beinhaltet die Datenbereinigung?

Es gibt drei Methoden zum Bereinigen von Daten: Binning-Methode, Clustering-Methode und Regressionsmethode.

1. Die Binning-Methode

ist eine häufig verwendete Methode. Die sogenannte Binning-Methode besteht darin, die zu verarbeitenden Daten nach bestimmten Regeln in Kästchen zu packen und dann die Daten in jedem Kästchen zu testen Gemäß den Daten wird die tatsächliche Situation jeder Box in der Box verwendet.

2. Regressionsmethode

Die Regressionsmethode verwendet die Funktionsdaten, um das Bild zu zeichnen und dann das Bild zu glätten. Es gibt zwei Arten von Regressionsmethoden: die einfache lineare Regression und die multilineare Regression. Bei der einfachen linearen Regression geht es darum, die beste gerade Linie zwischen zwei Attributen zu finden, die ein Attribut anhand des anderen vorhersagen kann. Bei der multilinearen Regression geht es darum, viele Attribute zu finden, um die Daten an eine mehrdimensionale Oberfläche anzupassen, sodass Rauschen beseitigt werden kann.

3. Clustering-Methode

Der Arbeitsablauf der Clustering-Methode ist in der Tat kompliziert. Die sogenannte Clustering-Methode besteht darin, abstrakte Objekte in verschiedenen Mengen zu gruppieren und unerwartete Objekte in der Menge zu finden. Diese einsamen Punkte sind Lärm. Auf diese Weise können Sie das Geräusch direkt finden und anschließend entfernen.

Erweiterte Informationen:

Wie Sie dem Namen entnehmen können, dient die Datenbereinigung dem „Auswaschen“ des „Schmutzigen“, was sich auf den letzten Schritt der Entdeckung und Korrektur identifizierbarer Fehler in Datendateien bezieht, einschließlich der Überprüfung von Daten Konsistenzleistung, Umgang mit ungültigen und fehlenden Werten usw.

Da es sich bei den Daten im Data Warehouse um eine Sammlung von Daten handelt, die auf ein bestimmtes Thema ausgerichtet sind, sind diese Daten aus mehreren Geschäftssystemen extrahiert und enthalten historische Daten. Daher ist es unvermeidlich, dass es sich bei einigen Daten um falsche Daten handelt Es bestehen Konflikte zwischen ihnen. Diese fehlerhaften oder widersprüchlichen Daten sind offensichtlich unerwünscht und werden als „schmutzige Daten“ bezeichnet.

Wir müssen die „schmutzigen Daten“ nach bestimmten Regeln „auswaschen“. Das ist Datenbereinigung. Die Aufgabe der Datenbereinigung besteht darin, die Daten zu filtern, die nicht den Anforderungen entsprechen, und die gefilterten Ergebnisse an die zuständige Geschäftsabteilung zu übergeben, um vor der Extraktion zu bestätigen, ob sie von der Geschäftseinheit herausgefiltert oder korrigiert wurden.

Daten, die die Anforderungen nicht erfüllen, fallen hauptsächlich in drei Kategorien: unvollständige Daten, fehlerhafte Daten und doppelte Daten. Die Datenbereinigung unterscheidet sich von der Fragebogenüberprüfung. Die Datenbereinigung nach der Eingabe erfolgt im Allgemeinen nicht manuell, sondern per Computer.

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