先对其进行介绍: 数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。[1] 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为 ...
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2016-06-22 21:54:11
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无论是产品,还是信息,质量都是非常重要的。信息的质量是指信息的准确性、完整性、一致性等。在许多数据库应用系统中,数据质量的高低往往是导致系统成功与否的重要因素。数据完整性是保证数据质量的一种重要方法,是现代数据库系统的一个重要特征。
Microsoft SQL Server 2008系统提供了一系列的数据完整性方法和机制,例如约束、触发器等。其中,约束技术是应用最为广泛的数据完整性方法。
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2016-05-18 18:12:37
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web数据集成技术可以从web上自动获取数据,但是获取的信息存在着大量的脏数据,比如滥用缩写词,惯用语,数据输入错误,重复记录,丢失值,拼写变化,不同的计量单位。这些数据是没有意义的,根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。数据清洗主要是提高数据的可用性,目前,数据清洗主要应用于三个领域:
1 数据仓库(DW)
2数据库中的知识发现(KDD)
3数据质量管理(TDQM)
我在公司...
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2016-05-07 07:30:58
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抽取和提交数据虽然也很重要,但是只是传输和装载数据而已。 数据的清洗和归一化是ETL系统为数据增值的步骤,实际上改变了数据。 子系统4——数据清洗系统 主要用于修正脏数据,同时又希望数据仓库提供该数据的准确描述。 数据清洗的目标之一是提供一个用于数据清洗的综合架构,捕捉与数据质量相关的事件,同时在数... ...
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2016-04-21 20:17:39
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系统的信息模型从存储的内容方面可以分为,STAGE接口信息模型、ODS/DWD信息模型,MID信息模型、DM信息模型、元数据信息模型。 在各个信息模型中存储的内容如下描述: 1) SRC接口层信息模型:提供业务系统数据文件的临时存储,数据稽核,数据质量保证,屏蔽对业务系统的干扰,对于主动数据采集方式 ...
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2016-03-24 10:02:05
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前面的章节中,主要都是在围绕关系数据库理论进行研究,没有涉及到数据库系统的具体实现。虽说数据库系统的具体实现因业务环境,RDBMS等因素而异,但总体开发流程,以及开发过程中所涉及到的一些问题,也具有不少统一的套路、标准。本文主要讨论数据库系统实现过程中的重点环节、基本开发流程、数据库管理以及数据质量...
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2016-03-20 11:50:52
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3.1 数据预处理 数据质量的三个要素:准确性、完整性和一致性。 3.1.2 数据预处理的主要任务 数据清理:填写缺失的值,光滑噪声数据,识别或删除离群点,并解决不一致性来”清理“数据。 数据集成: 数据归约: 3.2 数据清理 3.2.1 缺失值 1.忽略元组 2.人工填写缺失值 3.使用一个全局
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2016-02-14 22:10:12
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基于边合成边测序(Sequencing By Synthesis,SBS)技术,Illumina HiSeq2500高通量测序平台对cDNA文库进行测序,能够产出大量的高质量Reads,测序平台产出的这些Reads或碱基称为原始数据(Raw Data),其大部分碱基质量打分能达到或超过Q30。R.....
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2015-12-31 19:09:33
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目前网上有多种全球高程数据,国内在这方面也进步喜人,资源三号目前已放出来的卫片给了不少惊喜,其高程数值得期待。但资源三号的高程数据放出来还需等待,过去两三年全球高程数据发展相当迅猛,DLR放出了相当高精度的数据,去年底aster gdem放出了修正后的第二版,数据质量改善很大,昨天又看到有网友介绍....
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2015-12-26 22:09:44
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大数据最烦的就是数据质量差,为了把数据导入到sequoiadb中,需要要求文本是UTF-8模式的,使用enca查看文件编码是gb2312,然后是enca转utf-8报错。google了整个地球都不知道原因,尝试使用python进行转码# -*- coding: utf-8 -*-import cod...
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2015-10-28 19:14:05
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