Какие существуют методы фильтрации некорректных данных в информационных системах?

Некоторые методы фильтрации некорректных данных в информационных системах:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. 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 корректировать. 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 Допустим, среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение — например неуникальный номер паспорта. practicum.yandex.ru В таком случае 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 понадобится заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. practicum.yandex.ru Потом словарь достаточно будет применить к данным, и он автоматически заменит все несоответствия. practicum.yandex.ru
• Использование автоматизированных инструментов. practicum.yandex.ru Как правило, в инструментах для хранения больших данных есть готовые наборы, которые позволяют решать простые проблемы с данными. practicum.yandex.ru
• Применение скриптов. practicum.yandex.ru Их пишет аналитик данных, обычно на Python. practicum.yandex.ru Скрипты исправляют ошибки, характерные конкретно для его хранилищ данных. practicum.yandex.ru
• Ручной метод, когда аналитик исправляет данные вручную. practicum.yandex.ru Этот метод используют редко и, как правило, объединяют с другими. practicum.yandex.ru

Выбор оптимальных технологий и методов фильтрации зависит от специфики задач и доступных ресурсов. skyeng.ru