Какие методы используются для очистки данных от структурных ошибок?

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

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