Какие методы существуют для проверки и улучшения качества данных в аналитике?

Некоторые методы для проверки и улучшения качества данных в аналитике:

1. Профилирование. bigdataschool.ru Первоначальная оценка данных, чтобы понять их текущее состояние, в том числе распределение значений. bigdataschool.ru
2. Стандартизация. bigdataschool.ru sky.pro Приведение данных к единым стандартам и форматам. sky.pro Например, приведение дат и времени к одному формату, числовых значений к одной единице измерения. sky.pro
3. Сопоставление или связывание. bigdataschool.ru Сравнение данных для выявления одинаковых по смыслу, но разных по виду представления записей. bigdataschool.ru
4. Мониторинг. bigdataschool.ru habr.com Отслеживание качества данных с течением времени и отчётность об изменениях с автоматическим исправлением изменений на основе предварительно определённых бизнес-правил. bigdataschool.ru
5. Очистка данных. cyberleninka.ru Выявление и исправление ошибок в исходной информации, то есть оценка достоверности данных, выявление ошибочных подозрительных данных: аномалий, дубликатов, противоречий и т. п.. cyberleninka.ru
6. Обогащение данных. cyberleninka.ru 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.. cyberleninka.ru
7. Использование методов машинного обучения. sky.pro Методы машинного обучения, такие как классификация, кластеризация или регрессия, могут быть использованы для обработки данных и выявления закономерностей, которые могут быть полезными для анализа. sky.pro