数据清洗、数据采集、数据标注——人工智能时代不可或缺的产物
随着信息处理技术的不断发展,各行各业已建立了很多计算机信息系统,累积了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策,这就要求数据可靠无误,能够准确地反映现实世界的状况。数据是构成信息的前提和基础,好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富,信息贫乏”,究其原因,一是缺乏有效的数据分析技术;二是数据质量不高,如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法,数据间的不一致等,导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。脏数据主要表现为:拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、重复、不遵循引用完整性等。
关于数据清洗的重要性
数据清洗是提高数据质量的重要手段之一,那么什么是数据清洗呢?数据清洗就是检测和去除数据中的噪声数据和无关数据、处理遗漏数据、去除空白数据域和知识背景下的白噪声。
数据清洗利用现有的技术手段和方法检测出数据源中的“脏数据”,并将“脏数据”转化为满足数据使用这要求的数据。数据清洗利用回溯的思想,分析数据源的特征,根据相应的业务规则,对数据流经的每个环节进行分析考察,从中总结出相应的数据清洗规则、策略,并基于现有的清洗算法和模型,抽象出符合实际需要的数据清洗策略、算法和框架,最后在数据集上应用这些算法。
数据清洗常见应用——金融行业
随着信息化程度的提高,金融机构内部积累了大量的业务数据,这些数据是金融机构进行正确决策的数据基础,而质量差的数据则起到相反作用。所以,为了更好地利用这些数据为金融机构服务,很多金融机构纷纷建立起了自己的数据中心或者数据仓库。数据清洗是数据中心或数据仓库系统的重要环节,是保证数据质量的刚需。
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