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如何有效保證數(shù)據(jù)質(zhì)量如何有效保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,三軍未動(dòng)，糧草先行，數(shù)據(jù)質(zhì)量(DataQuality)是數(shù)據(jù)分析結(jié)論有效性和準(zhǔn)確入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，那么必須保證這些數(shù)據(jù)都是有效的，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，上層不會(huì)再去做任何的校驗(yàn)和過(guò)據(jù)集也是為了保證所有上層的匯總和多維聚合的結(jié)數(shù)據(jù)清洗的工作放在入庫(kù)以后來(lái)執(zhí)行，主要由于數(shù)優(yōu)勢(shì)，部分的清洗工作在倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行會(huì)更加的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和聚合之前，我們?nèi)匀豢梢员ＷC使用的三塊:1.DataProfiling據(jù)概要分析”，但其實(shí)“Profiling”這個(gè)詞用概要分析無(wú)法體現(xiàn)它的意境，看過(guò)每集都會(huì)對(duì)罪犯做一個(gè)CriminalProfiling，以分析罪犯的身份背景、行為模式、心理狀態(tài)等，所以Profiling更多的是一個(gè)剖析的過(guò)程。維基百科對(duì)DataProfiling的解釋如下:thatdata.這里我們看到DataProfiling需要一個(gè)收集統(tǒng)計(jì)信息的過(guò)程(這也是犯罪心理中Garcia干的活)，那么如何讓獲取數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息呢,化器可以選擇合適的執(zhí)行計(jì)劃，另一方面對(duì)于一些查詢(xún)可以直DataProfile的表中的每個(gè)字段都有完整的統(tǒng)計(jì)信息，包括:記錄數(shù)、最大值、最出了每個(gè)唯一值的分布頻率，這個(gè)對(duì)發(fā)現(xiàn)一些異常數(shù)據(jù)是非常看到上面這些DataProfile的統(tǒng)計(jì)信息，計(jì)描述，統(tǒng)計(jì)學(xué)上會(huì)使用一些統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述一行簡(jiǎn)單的Profiling，這里不得不提一個(gè)非常實(shí)用的圖表工具——箱形圖(Boxplot)，也叫箱線圖、盒狀圖。我們可以嘗試用箱形圖來(lái)表現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征:示數(shù)據(jù)集的均值。箱形的上下分別延伸出兩條線，這兩條線的末端(也叫“觸須”)集的標(biāo)準(zhǔn)差σ,選擇上下3σ的范圍，或

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