Некоторые методы для повышения точности данных в больших информационных системах:

• Очистка и валидация данных. 1 Это включает в себя аннулирование дубликатов и репарацию аномальных значений, а также оценку качества данных с помощью профайлинга. 1
• Использование правил и кривых обучения. 1 Они помогают определить, сколько именно данных требуется для достижения приемлемого качества работы модели. 1
• Регулярная проверка и обновление данных. 1 Это обеспечивает актуальность и точность данных. 1
• Применение инструментов управления качеством данных. 2 Они позволяют профилировать данные, обнаруживать аномалии, исправлять ошибки, стандартизировать форматы, удалять дубликаты и проверять данные. 2
• Использование методов кластеризации. 5 Они разделяют множество данных на подмножества таким образом, чтобы каждый кластер состоял из «схожих» объектов, а объекты разных кластеров имели сильные отличия. 5