Некоторые методы сопоставления данных для решения прикладных задач:

• Прямое сопоставление. 3 Предполагает взаимно однозначное соотношение между исходными и целевыми полями. 3 Например, сопоставление поля «имя_клиента» в файле CSV с полем «Имя» в записи Salesforce. 3
• Объединение. 3 Несколько исходных полей объединяют в одно целевое поле. 3 Например, объединение полей «firstname» и «lastname» в поле «full_name». 3
• Таблицы поиска. 3 Определяют отношения между исходными и целевыми значениями. 3 Например, сопоставление категорий товаров (например, «Электроника», «Одежда») с соответствующими кодами. 3
• Условное сопоставление. 3 В зависимости от определённых условий (например, типа продукта или региона) данные сопоставляются по-разному. 3
• Алгоритмы сопоставления строк. 3 Эти алгоритмы сравнивают имена или метки атрибутов, используя показатели сходства строк (например, расстояние Левенштейна, сходство Жаккара). 3
• Семантическое соответствие. 3 Этот подход учитывает значение имён атрибутов. 3 Например, сопоставление на основе онтологий (использование онтологий, специфичных для предметной области) или встраивание слов (представление имён атрибутов в виде векторов и измерение их сходства). 3
• Модели машинного обучения. 3 Контролируемые и неконтролируемые модели могут обучаться на помеченных или немаркированных данных для прогнозирования соответствия схемы. 3

Выбор метода зависит от характера данных и целей анализа. 1