数据清洗造句

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数据清洗是提高数据质量的重要途径。
数据迁移主要研究数据校验、数据清洗、数据转换和数据加载等方面的问题。
检测和消除相似重复记录是数据清洗和提高数据质量要解决的主要问题之一。
然后,介绍了数据清洗原理和数据迁移方法,并研究了具有数据清洗功能的数据迁移技术。
摘要检测和消除数据仓库中的相似重复记录是数据清洗和提高数据质量要解决的主要问题之一。
从多个异构数据源获取业务数据,进行数据清洗和转换后,存储到数据仓库的过程,称为etl ( dataextraction , transformation , loading )过程。
数据清洗的目的就是要解决由上述原因产生的数据质量问题，因此数据清洗被认为是建立数据仓库所要解决的最重要的问题之一。
本文以可拓学方法，通过系统分析产生脏数据的原因，提出了基于学科链方法的数据清洗方案。
系统的分析并举例说明了多维数据模型设计，数据仓库与多数据源互联，变化数据捕捉，维表增量加载，数据清洗等技术要点的设计与具体实现步骤。
3 、在等价矩阵概念的基础上，分析了粗糙集知识系统中等价划分与等价摘要矩阵的关系，采用等价矩阵来表示粗糙集的等价关系，提出了一种对数据库知识系统进行数据清洗以及从中提取决策规则的矩阵算法，分析了该算法的计算复杂性。
用数据清洗造句挺难的，這是一个万能造句的方法
Rough集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具，围绕着数据挖掘领域存在的问题，本文利用rough集理论与rough分析工具，提出若干解决方案，同时在具体处理问题过程中引入了信息理论、因子分析等方法，与rough分析结合使用，讨论了rough集技术在知识发现、关联规则挖掘、模式分类以及数据清洗等问题中的应用。
本文在充分分析银行crm的需求的基础上，提出了基于数据仓库的银行crm系统的体系结构，并进一步分析了该体系结构中客户数据库系统、数据仓库、数据挖掘等核心技术组件的内涵，给出了银行crm系统的功能构架；重点研究了银行业务系统多年积累的客户数据向数据仓库迁移的预处理方法和过程，其过程包括数据复制、数据清洗转换、数据集成、质量检验和数据装载；最后讨论了银行crm系统应用数据仓库的关键技术：客户数据清洗，给出了针对噪声数据、空缺数据、不一致数据和重复数据的清洗方法。
本文在对当前的数据清洗问题，特别是探测和消除重复记录方面，做了充分的研究后，提出了基于rdbms的记录匹配方法和消除数据仓库中相似重复记录的方法，以期消除数据仓库中的相似重复记录。
本文分主要从以下四个方面对web使用挖掘进行了系统的分析和研究。第一是对数据挖掘和web挖掘进行了概述，阐述了web挖掘的意义、研究的现状、面临的问题。第二是讨论了web使用挖掘的三个阶段：在数据准备和预处理阶段重点讨论了数据清洗及用户和会话识别算法；在模式发现阶段定义了关联规则和序列模式的数据模型；模式分析阶段则讨论了现行的几种分析方法。
本文评述了档案自动化管理现状和数据挖掘技术的发展状况，从数据清洗方法、数据挖掘算法、数据仓库的建立等方面论述了如何将数据挖掘技术与档案工作相结合的具体思路，并提出了一个数据挖掘系统的设计思想。文章首先，针对档案数据的现状，提出了应对档案数据进行预处理工作，包括数据质量评估、数据清理、数据变换和归约等过程；其次，在具体实现数据挖掘过程中，本文结合档案数据的特点探讨了概念描述、关联规则、分类等三种常见挖掘形式的实现方法，提出了具体的实现算法和程序设计框图，并论述了各种算法在档案工作中的应用范围及前景；第三，在上述基础上，又论述数据仓库在档案数据挖掘中的重要性并提出了实现一个档案数据仓库的方法；最后，从处理数据的多样性、算法的多样性、挖掘结果的多样性、数据预处理可视化、挖掘对象描述的可视化、挖掘过程可视化、结果显示可视化、用户需求的描述及问题定义等几方面讨论了实现一个档案数据挖掘系统的几个重点问题。全文以探讨如何将数据挖掘技术引入到具体的档案工作实践中为核心。
本论文首先讨论了web日志挖掘预处理中的各步骤：数据抽象、数据清洗、用户与会话识别、访问路径补全，给出了每一步骤的算法实现；并特别讨论了含有frame页的日志数据预处理过滤算法。其次讨论了构建自适应站点技术，包括日志数据聚类挖掘、用户访问模式学习、站点结构转化与呈现等；提出了单用户日志访问模型，给出了用户模型在线学习算法、索引页面综合算法、站点结构转化及呈现算法等。