Jakie są metody czyszczenia danych

Czyszczenie danych to powszechny problem w branży komputerowej. Czy istnieje dobry sposób na poprawę wydajności? Jakie są metody czyszczenia danych? Czyszczenie danych polega na usunięciu zduplikowanych i zbędnych danych. I może uzupełnić brakujące dane. A także poprawianie lub usuwanie błędnych danych. Wreszcie stają się danymi, które możemy dalej przetwarzać i wykorzystywać.

Ogólne kroki czyszczenia danych: Analiza danych, Przetwarzanie brakujących wartości, Przetwarzanie nieprawidłowych wartości, Przetwarzanie deduplikacji, Przetwarzanie danych o szumach. W ekosystemie big data istnieje wiele narzędzi ETL danych z wielu źródeł. Ale dla wewnętrznej firmy należy wziąć pod uwagę stabilność, bezpieczeństwo i koszty.

Następujące metody są powszechnie używane do radzenia sobie z brakującymi wartościami danych:

1. Usuń brakującą wartość. Gdy liczba jest duża, proporcja próbek z brakującymi wartościami jest stosunkowo niewielka. W tym przypadku. Można zastosować najprostszy i najskuteczniejszy sposób radzenia sobie z brakującymi wartościami. Oznacza to odrzucenie próbek z brakującymi wartościami. To bardzo powszechna strategia.

2. Średnia metoda napełniania. Atrybut o najwyższym współczynniku korelacji na podstawie brakującej wartości. Następnie podziel dane na grupy. I oblicz średnią wartość każdej grupy. Na koniec umieść te średnie w brakujących wartościach.

3. Metoda napełniania gorącej karty. W przypadku zmiennej z brakującymi wartościami robi to metoda hot card. Znajdź w bazie obiekt najbardziej do niego podobny. Następnie wypełnij go wartością podobnego obiektu. Różne problemy mogą wybierać różne standardy, aby ocenić podobieństwo. Najpopularniejszą metodą jest wykorzystanie macierzy współczynników korelacji do określenia zmiennej. Zmienna y jest najbardziej odpowiednia dla zmiennej x. Następnie wszystkie zmienne są sortowane według wartości Y. Następnie brakującą wartość zmiennej x można zastąpić brakiem wartości.

Istnieją również podobne do metody wypełniania najbliższej odległości, metody wypełniania regresji i metody wielokrotnego wypełniania. I metoda k-najbliższego sąsiada, uporządkowana metoda najbliższego sąsiada, metoda bayesowska i tak dalej.

Wartości odstające są często określane jako wartości odstające. Do przetwarzania wartości odstających powszechnie stosuje się następujące metody: 1. Prosta analiza statystyczna. 2. Zasada 3 . 3. Analiza diagramu pudełkowego. 4. Na podstawie sprawdzenia modelu. 5. Na podstawie odległości. 6. Na podstawie gęstości. 7. Na podstawie klastrowania.

Szum to przypadkowy błąd lub wariancja mierzonej zmiennej. W przypadku tłumienia hałasu zwykle stosuje się dwie metody: 1, metoda skrzynkowa. 2. Metoda regresji.

Powyższe jest krótkim wprowadzeniem do metody czyszczenia danych. Mam nadzieję, że będę pomocny dla czytelników.