Какие существуют методы обработки и очистки данных о потоках информации?

Некоторые методы обработки и очистки данных о потоках информации:

• Автоматизированное профилирование данных. www.astera.com Инструмент автоматически сканирует весь набор данных, чтобы выявить потенциальные проблемы с качеством данных, такие как пропущенные значения, дубликаты, несоответствия и ошибки форматирования. www.astera.com
• Стандартизация и валидация. www.astera.com Применяются правила стандартизации, чтобы гарантировать, что данные соответствуют единообразному формату, и проверяются на соответствие предопределённым правилам или справочным данным. www.astera.com
• Дедупликация. www.astera.com Инструменты очистки данных выявляют повторяющиеся записи и автоматически объединяют или удаляют их. www.astera.com
• Разбор и преобразование. www.astera.com Инструмент анализирует сложные структуры данных, такие как адреса или имена, и преобразует их в стандартизированный формат без каких-либо ручных усилий. www.astera.com
• Исправление ошибок. www.astera.com Инструменты могут автоматически исправлять распространённые ошибки, такие как орфографические ошибки или неправильные значения, на основе предопределённых правил. www.astera.com
• Обработка пропущенных значений. falconediting.com Для заполнения недостающих значений при сохранении целостности набора данных используются методы вменения, например, вменение среднего значения или прогнозное моделирование. falconediting.com
• Предварительная обработка. falconediting.com Включает в себя стандартизацию или нормализацию, которая масштабирует числовые характеристики до общего диапазона. falconediting.com Это гарантирует, что объекты с различными масштабами не будут непропорционально влиять на результаты анализа. falconediting.com