Какие методы используются для очистки данных от структурных ошибок?

Некоторые методы, которые используются для очистки данных от структурных ошибок:

• Удаление дубликатов. 4 Используются алгоритмы для выявления и удаления повторяющихся строк на основе выбранных важных атрибутов. 4
• Обработка недостающих данных. 4 Варианты включают вменение, удаление или использование алгоритмов, которые могут обрабатывать пропущенные значения. 4
• Исправление неверных данных. 4 Используются правила валидации данных, проверки на согласованность и, при необходимости, проверка вручную. 4
• Обработка выбросов. 4 Выбросы выявляются с помощью статистических методов, таких как Z-показатель или IQR, а затем решается, ограничить ли их, преобразовать или удалить. 4
• Нормализация данных. 4 Применяются такие методы, как масштабирование Min-Max, нормализация Z-показателя или преобразование журнала. 4
• Проверка согласованности данных. 4 Создаются правила проверки для проверки взаимосвязей и согласованности атрибутов. 4
• Преобразование данных. 4 Используются преобразования данных, например кодирование категориальных данных или создание терминов взаимодействия на основе аналитических потребностей. 4

Универсальных решений для очистки данных от всех ошибок не существует. 2 Как правило, этот процесс — комбинация разных методов очистки данных, которые вместе позволяют последовательно уменьшить количество дублей, опечаток и других артефактов. 2