Некоторые методы фильтрации некорректных данных в информационных системах:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. 1 Этот метод подходит для дублей или противоречивых данных. 1
• Статистическое исправление данных. 1 Если удаление приведёт к неправильному анализу, данные можно корректировать. 1 Например, очистить ячейку с всплеском продаж и подставить на место всплеска ожидаемое значение. 1
• Сравнение записей и выбор подходящего значения. 1 Допустим, среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение — например неуникальный номер паспорта. 1 В таком случае нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. 1
• Применение словаря для исправления опечаток. 1 Для этого понадобится заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. 1 Потом словарь достаточно будет применить к данным, и он автоматически заменит все несоответствия. 1
• Использование автоматизированных инструментов. 1 Как правило, в инструментах для хранения больших данных есть готовые наборы, которые позволяют решать простые проблемы с данными. 1
• Применение скриптов. 1 Их пишет аналитик данных, обычно на Python. 1 Скрипты исправляют ошибки, характерные конкретно для его хранилищ данных. 1
• Ручной метод, когда аналитик исправляет данные вручную. 1 Этот метод используют редко и, как правило, объединяют с другими. 1

Выбор оптимальных технологий и методов фильтрации зависит от специфики задач и доступных ресурсов. 5