Некоторые методы для проверки и улучшения качества данных в аналитике:

1. Профилирование. 1 Первоначальная оценка данных, чтобы понять их текущее состояние, в том числе распределение значений. 1
2. Стандартизация. 12 Приведение данных к единым стандартам и форматам. 2 Например, приведение дат и времени к одному формату, числовых значений к одной единице измерения. 2
3. Сопоставление или связывание. 1 Сравнение данных для выявления одинаковых по смыслу, но разных по виду представления записей. 1
4. Мониторинг. 13 Отслеживание качества данных с течением времени и отчётность об изменениях с автоматическим исправлением изменений на основе предварительно определённых бизнес-правил. 1
5. Очистка данных. 4 Выявление и исправление ошибок в исходной информации, то есть оценка достоверности данных, выявление ошибочных подозрительных данных: аномалий, дубликатов, противоречий и т. п.. 4
6. Обогащение данных. 4 Насыщение данных новой информацией, позволяющей сделать их более ценной для определённой аналитической задачи, то есть привлечение информации из дополнительных источников, заполнение пропусков в информации, выявление связей между объектами и т. п.. 4
7. Использование методов машинного обучения. 2 Методы машинного обучения, такие как классификация, кластеризация или регрессия, могут быть использованы для обработки данных и выявления закономерностей, которые могут быть полезными для анализа. 2