"Datenbereinigung bedeutet, doppel" von Englische Sprache Übersetzen
【 Deutsche Sprache 】
Datenbereinigung bedeutet, doppelte und redundante Daten zu filtern und zu entfernen, fehlende Daten zu ergänzen, falsche Daten zu korrigieren oder zu löschen und schließlich zu Daten zu sortieren, die wir weiterverarbeiten und verwenden können.
Die sogenannte Datenbereinigung (ETL) umfasst drei magische Waffen: extrahieren, transformieren und laden. Im Prozess des Big Data Mining sind wir mit mindestens g-Level-Daten konfrontiert, einschließlich Benutzergrundlagen, Verhaltensdaten, Transaktionsdaten, Kapitalflussdaten und Daten von Drittanbietern. Die Wahl der richtigen Methode zur Bereinigung der Feature-Daten ist sehr wichtig. Neben dem doppelten Ergebnis mit halbem Aufwand können Sie zumindest sicherstellen, dass das Schema machbar ist.
Allgemeine Schritte der Datenbereinigung: Datenanalyse, Verarbeitung fehlender Werte, Verarbeitung anormaler Werte, Verarbeitung von Duplikationen und Verarbeitung von Rauschdaten. Im Big Data Ökosystem gibt es viele Quellen für ETL-Tools, aber für das Unternehmen müssen Stabilität, Sicherheit und Kosten berücksichtigt werden.
【 Englische Sprache 】
Data cleansing means filtering and removing duplicate and redundant data, supplementing missing data, correcting or deleting incorrect data, and finally sorting it into data that we can process and use further.
The so-called Data Cleanup (ETL) includes three magical weapons: extract, transform, and load. In the process of big data mining, we are confronted with at least g-level data, including user fundamentals, behavioral data, transaction data, cash flow data and third-party data. Choosing the right method to clean up feature data is very important. In addition to the double result with half the effort, you can at least ensure that the scheme is feasible.
General steps of data cleansing: data analysis, processing missing values, processing abnormal values, processing duplications, and processing noise data. There are many sources of ETL tools in the big data ecosystem, but the company needs to consider stability, security and costs.