Существуют различные потенциальные подходы к решению этой проблемы! требующие полной автоматизации без вмешательства человека для достижения эффективности и результативности.
Специализированные инструменты очистки данных
Эти инструменты часто обслуживают списки факсов определенные домены! в первую очередь работая с данными об именах и адресах или фокусируясь на удалении дубликатов. Многочисленные коммерческие инструменты специализируются на очистке таких данных.
Они извлекают данные! сегментируют их на отдельные элементы! такие как номера телефонов! адреса и имена! проверяют адресные данные и почтовые индексы! а затем сопоставляют данные. После того! составьте план вы никогда не будете импровизировать! как записи выровнены! они объединяются в Мобильные номера единую сущность.
Инструменты извлечения! преобразования и загрузки (ETL)
Многие организационные инструменты поддерживают процесс ETS для хранилищ данных. На этапе «преобразования»! который является этапом очистки! эти инструменты устраняют несоответствия! ошибки и обнаруживают недостающую информацию. Разнообразие инструментов очистки на этапе преобразования зависит от используемого программного обеспечения.
Статистический метод обнаружения ошибок: этот метод включает в себя обнаружение записей-выбросов с использованием математических принципов! таких как средние значения! средние значения! стандартные отклонения и диапазоны. Когда записи значительно отклоняются от ожидаемых норм или не соответствуют существующим шаблонам данных! они определяются как выбросы. Хотя этот подход может давать ложные срабатывания! он быстрый и простой! часто дополняя другие методы.
На основе шаблонов: Здесь определяются поля-выбросы! которые не соответствуют установленным шаблонам данных. Такие методы! как разбиение! кластеризация и классификация! используются для выявления шаблонов! которые распространены среди большинства записей.