Какие методы используются для очистки больших объемов данных в электронных системах обучения?

Для очистки больших объёмов данных в электронных системах обучения используются различные методы, среди них:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. practicum.yandex.ru Например, оставляют последнюю запись и стирают все более старые. practicum.yandex.ru Этот метод подходит для дублей или противоречивых данных. practicum.yandex.ru
• Статистическое исправление данных. practicum.yandex.ru Если удаление приведёт к неправильному анализу, данные можно скорректировать. practicum.yandex.ru Например, очистить ячейку с всплеском продаж и подставить на место всплеска ожидаемое значение. practicum.yandex.ru
• Сравнение записей и выбор подходящего значения. practicum.yandex.ru Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. practicum.yandex.ru
• Применение словаря для исправления опечаток. practicum.yandex.ru Для этого нужно заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. practicum.yandex.ru Потом словарь применяют к данным, и он автоматически заменяет все несоответствия. practicum.yandex.ru
• Обработка выбросов. web.snauka.ru www.astera.com Выбросы — это аномальные значения, которые значительно отличаются от остальных данных. web.snauka.ru Их выявляют с помощью статистических методов, таких как Z-показатель или IQR, а затем решают, ограничить ли их, преобразовать или удалить. www.astera.com
• Нормализация данных. www.astera.com Применяют такие методы, как масштабирование Min-Max, нормализация Z-показателя или преобразование журнала. www.astera.com
• Проверка согласованности данных. www.astera.com Создают правила проверки для проверки взаимосвязей и согласованности атрибутов. www.astera.com
• Преобразование данных. www.astera.com Используют преобразования данных, например кодирование категориальных данных или создание терминов взаимодействия на основе аналитических потребностей. www.astera.com

Универсальных решений для очистки данных от всех ошибок не существует. practicum.yandex.ru Как правило, этот процесс — комбинация разных методов очистки данных, которые вместе позволяют последовательно уменьшить количество дублей, опечаток и других артефактов. practicum.yandex.ru