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大數(shù)據(jù)處理技術之數(shù)據(jù)清洗
2019-03-19
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我們在做數(shù)據(jù)分析工作之前一定需要對數(shù)據(jù)進行觀察并整理，這是因為挖掘出來的數(shù)據(jù)中含有很多無用的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不但消耗分析的時間，而且還會影響數(shù)據(jù)分析結果，所以我們需要對數(shù)據(jù)進行清洗。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下數(shù)據(jù)清洗的相關知識。


那么什么是數(shù)據(jù)清洗呢？一般來說，數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)不準確、不完整或不合理數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行修補或移除以提高數(shù)據(jù)質量的過程。而通常來說，數(shù)據(jù)清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索并標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數(shù)據(jù)錄入程序以減少未來的錯誤。


我們按照數(shù)據(jù)清洗的步驟進行工作的時候還需要重視格式檢查、完整性檢查、合理性檢查和極限檢查，這些工作也在數(shù)據(jù)清洗過程中完成。數(shù)據(jù)清洗對保持數(shù)據(jù)的一致和更新起著重要的作用，因此被用于多個行業(yè)。而尤其是在電子商務領域，盡管大多數(shù)數(shù)據(jù)通過電子方式收集，但仍存在數(shù)據(jù)質量問題。影響數(shù)據(jù)質量的因素包括軟件錯誤、定制錯誤和系統(tǒng)配置錯誤等。通過檢測爬蟲和定期執(zhí)行客戶和帳戶的重復數(shù)據(jù)刪，對電子商務數(shù)據(jù)進行清洗。所以說數(shù)據(jù)清洗倍受大家的關注。


而在RFID領域，有關文獻研究了對RFID數(shù)據(jù)的清洗。一般來說，RFID技術用于許多應用，如庫存檢查和目標跟蹤等。然而原始的RFID數(shù)據(jù)質量較低并包含許多由于物理設備的限制和不同類型環(huán)境噪聲導致的異常信息。這就是骯臟數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，所以說數(shù)據(jù)清洗工作是多么的重要。而這一文獻則實現(xiàn)了一個框架，這種框架用于對生物數(shù)據(jù)進行標準化。在該框架的輔助下，生物數(shù)據(jù)中的錯誤和副本可以消除，數(shù)據(jù)挖掘技術能夠更高效地運行。


所以說數(shù)據(jù)清洗對隨后的數(shù)據(jù)分析非常重要，因為它能提高數(shù)據(jù)分析的準確性。但是數(shù)據(jù)清洗依賴復雜的關系模型，會帶來額外的計算和延遲開銷，必須在數(shù)據(jù)清洗模型的復雜性和分析結果的準確性之間進行平衡。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于數(shù)據(jù)清洗的相關知識，通過這篇文章我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的重要性——數(shù)據(jù)清洗工作占據(jù)整個數(shù)據(jù)分析工作的七成時間。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

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