Некоторые методы обработки и очистки данных о потоках информации:

• Автоматизированное профилирование данных. 1 Инструмент автоматически сканирует весь набор данных, чтобы выявить потенциальные проблемы с качеством данных, такие как пропущенные значения, дубликаты, несоответствия и ошибки форматирования. 1
• Стандартизация и валидация. 1 Применяются правила стандартизации, чтобы гарантировать, что данные соответствуют единообразному формату, и проверяются на соответствие предопределённым правилам или справочным данным. 1
• Дедупликация. 1 Инструменты очистки данных выявляют повторяющиеся записи и автоматически объединяют или удаляют их. 1
• Разбор и преобразование. 1 Инструмент анализирует сложные структуры данных, такие как адреса или имена, и преобразует их в стандартизированный формат без каких-либо ручных усилий. 1
• Исправление ошибок. 1 Инструменты могут автоматически исправлять распространённые ошибки, такие как орфографические ошибки или неправильные значения, на основе предопределённых правил. 1
• Обработка пропущенных значений. 2 Для заполнения недостающих значений при сохранении целостности набора данных используются методы вменения, например, вменение среднего значения или прогнозное моделирование. 2
• Предварительная обработка. 2 Включает в себя стандартизацию или нормализацию, которая масштабирует числовые характеристики до общего диапазона. 2 Это гарантирует, что объекты с различными масштабами не будут непропорционально влиять на результаты анализа. 2