数据质量管理方法有哪些
互联网数据如何清理？
在这个由物联网(IoT)、社交媒体、边缘计算和越来越多的计算能力(如量子计算)支撑的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理会对企业的成功产生很大的影响。换句话说，它可以成就一个企业，也可以毁掉一个企业。
这就是为什么，为了利用这些庞大的数据，企业，无论大小，都在使用机器学习和深度学习等技术，以便建立有用的客户群，提高销售额，增强品牌忠诚度。
但是在大多数情况下，由于许多收集来源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确的、不一致的和冗余的。
通过向机器学习算法提供具有这种异常的数据，我们是否可以及时、全面地访问相关信息？
不，当然不是！这种数据需要先清除。
这是清理数据的地方！
数据清洗是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要！
简而言之，如果数据没有经过清理和预处理，机器学习模型将无常工作。
虽然我们经常认为数据科学家把大部分时间都花在了修补ML算法和模型上，但现实并非如此。大多数数据科学家花大约80%的时间清理数据。
为什么？由于ML中的一个简单事实，
换句话说，如果你有一个正确清理的数据集，一个简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。
在本文中，我们将讨论一些与数据清理相关的重要问题:
A.什么是数据清洗？
b .你为什么需要它？
C.数据清理的常见步骤有哪些？
D.与数据清理相关的挑战是什么？
E.哪些公司提供数据清洗服务？
让 让我们一起开始旅程，了解数据清理！
数据清洗到底是什么？
数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集、表或数据库中不准确或损坏的记录。广义地说，数据清理是指识别不正确的、不完整的、不相关的、不准确的或其他有问题的( "肮脏 ")数据部分，然后替换、修改或删除脏数据。
通过有效的数据清理，所有数据集应该没有任何可能在分析过程中导致问题的错误。
为什么需要数据清理？
一般来说，数据清理是比较枯燥的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间，提高效率。
It 这有点像为长假做准备。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这个噩梦。
我们只需要这样做，否则我们可以 不要开始找乐子。It 就这么简单！
让 让我们来看看由于 "肮脏 "数据。以下示例:
a假设广告系列使用低质量的数据，用无关的报价吸引用户，公司不仅会降低客户满意度，还会错过很多销售机会。
B.如果销售代表因为没有准确的数据而联系不上潜在客户，对销售的影响他是可以理解的。
C.任何规模的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到的严厉惩罚。例如，脸书因剑桥数据分析违规向美国联邦贸易委员会支付了50亿美元罚款。
D.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。
数据清理涉及的常见步骤有哪些？
每个人都清理数据，但没有人真正谈论它。当然，这不是 "最美妙的 "机器学习的一部分。是的，没有隐藏的技能和秘密需要被发现。
尽管不同类型的数据需要不同类型的清理，但我们在此列出的通用步骤始终可以作为一个良好的起点。
所以，让我们 让我们清理数据中的混乱！
删除不必要的观察
数据清理的第一步是从数据集中删除不必要的观察值。不需要的观察包括重复的或不相关的观察。
A.在数据收集过程中，最常见的观察结果是重复的或冗余的。例如，当我们合并来自多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会大大改变效率，并可能增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。
B.无关的观察结果实际上与我们想要解决的具体问题不一致。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(如污点或非数字字符)是不相关的观察值。这样的观测结果是任何无用的数据，可以直接删除。
修复结构错误
数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。
结构性误差是指在测量、数据传输或其他类似情况下出现的误差。这些错误通常包括:
A.函数名中的印刷错误，
B.名称不同的相同属性，
C.错误标记的类，即应该完全相同的单独的类，
D.案情不一致。
例如，模型应该处理错别字和大小写不一致(例如 "印度 "和 "印度 ")作为同一范畴，而不是两个不同的范畴。标签错误的类的一个例子是 "不适用和 "不适用。如果它们作为两个独立的类出现，则应该合并。
这些结构性错误使我们的模型效率低下，并给出质量差的结果。
过滤掉不想要的离群值。
数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不必要的离群值。数据集包含远离其余训练数据的离群值。这种异常值将给某些类型的ML模型带来了更多的问题。比如线性回归ML模型的稳定性没有随机森林ML模型强。
然而，离群值在被证明有罪之前是无辜的，所以我们应该有一个合理的理由来删除离群值。有时，消除离群值可以提高模型性能，有时它可以 t.
我们还可以使用异常值检测估计器，它总是试图拟合训练数据的最集中区域，并忽略异常观察值。
处理丢失的数据
机器学习中一个看似棘手的问题是 "缺乏数据 "。为了清楚起见，你可以 不要简单地忽略数据集中缺失的值。出于非常实际的原因，您必须以某种处理缺失数据，因为大多数应用的ML算法不接受具有缺失值的数据集。
让 让我们来看看处理丢失数据的两种最常用的方法。
A.删除缺少值的观察:
这是次优的，因为当我们丢弃观察时，我们也丢弃了信息。原因是缺少的值可能会提供参考。在现实世界中，即使某些函数缺失，我们也经常需要预测新的数据。
B.根据过去或其他观察结果估计缺失值:
这也是一种次优的方法，因为无论我们的估计方法多么复杂，都会丢失原始值，总是导致信息的丢失。《大数据分析的机器学习AI入门指南》由于缺少值，可能会提供信息，所以要分辨我们的算法是否缺少值。此外，如果我们计算我们的值，我们只是在加强其他函数已经提供的模型。
简而言之，关键是告诉我们算法一开始是不是缺失值。
那么我们该怎么办呢？
A.要处理分类特征的缺失数据，只需标记为 "失踪 "。通过这样做，我们实际上增加了新的功能类别。
B.要处理缺失的数字数据，请标记并填写数值。通过这样做，我们实质上允许算法估计丢失的最佳常数，而不是仅仅用平均值填充它。
与数据清理相关的主要挑战是什么？
尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自身的挑战。一些主要挑战包括:
A.对异常原因的了解有限。
B.不正确地删除数据会导致数据不完整，无法准确 "已填写 "。
C.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图是非常困难的。
对于任何正在进行的维护，数据清理过程是昂贵和耗时的。
这是一个非常好的问题。作为一个IT从业者和计算机专业教育工作者，我来回答一下。
首先，要理解大数据，首先要明白大数据本身不是一个单一的概念。今日 美国的大数据已经发展成为一个庞大的生态系统。涉及的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的落地应用也开始逐渐扩大。随着很多行业和企业实现了业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据构建的价值空间也有很大潜力。
早期描述大数据时，我们往往从大数据本身的特点入手，比如数据量大、速度快、数据类型多样化、价值密度低、真假难辨等。但是对于普通人来说，即使我们知道这些特征，大数据的概念仍然是模糊的，我们仍然不 我不知道大数据是用来做什么的，它能与普通人建立什么联系。
其实要了解大数据，首先要了解大数据的用途。大数据的目的是实现数据的价值。大数据几乎所有的操作都是围绕数据的价值展开的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据应用等。这些环节都是围绕数据的价值增值来进行的，最终通过数据应用来实现价值。
简单来说，通过大数据，更多的数据可以产生价值，通过大数据，数据的价值可以被传递(赋能)和提升，通过大数据，数据可以逐渐成为重要的生产资料，通过大数据，可以衡量一个企业的价值和发展潜力。随着产业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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