Какие существуют методы очистки данных от шума и ошибок?

Некоторые методы очистки данных от шума и ошибок:

Для устранения шума используют, например:

• Спектральный анализ. loginom.ru Позволяет отсечь высокочастотные составляющие данных, так как шум — это частые и незначительные колебания около основного сигнала. loginom.ru Изменяя ширину спектра, можно выбирать, какой вид шума нужно убрать. loginom.ru
• Авторегрессионные методы. loginom.ru Применяются при анализе временных рядов. loginom.ru Сводятся к нахождению функции, которая описывает процесс как сигнал плюс шум. loginom.ru После этого шум можно удалить и оставить основной сигнал. loginom.ru
• Статистическая группировка. cyberleninka.ru Позволяет сгладить выявленные значения и привести их в соответствие с соседними. cyberleninka.ru Механизм заключается в сортировке информации, разделении её на отсеки (группы) и дальнейшем замещении величин каждой группы их средним значением. cyberleninka.ru
• Кластеризация. cyberleninka.ru Объединение схожих величин в кластеры (группы), позволяющее выявить отклонения для дальнейшего анализа. cyberleninka.ru

Для устранения ошибок используют, например:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. practicum.yandex.ru Этот метод хорошо подходит для дублей или противоречивых данных. practicum.yandex.ru
• Исправление данных статистически. 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 Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. practicum.yandex.ru
• Применение словаря, который исправит опечатки. 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

Универсальных решений для очистки данных от всех ошибок не существует. practicum.yandex.ru Как правило, этот процесс — комбинация разных методов очистки данных, которые вместе позволяют последовательно уменьшить количество дублей, опечаток и других артефактов. practicum.yandex.ru