通透!详解主数据历史数据的清洗方法和工具

数据清洗主要检查数据一致性、处理无效值和缺失值等,数据清洗的目的是保证主数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性。唯一性:描述数据是否存在重复记录。准确性:描述数据是否与其对应的客观实体的特征一致。一致性:描述同一实体的同一属性在不同系统中是否一致。完整性:描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。

《微观量化百问》第十二期 金融数据的复杂性及数据处理的重要性

(2)非标准化数据以文本数据为主,包括财经新闻、财经论坛问答、卖方分析师投资报告、第三方机构提供的特殊数据等。这些数据里低相关非重大信息占比高,相比标准化数据会更复杂一些,所以被称为“非标准化数据”。为应用于量化策略开发,必须先对其进行数据清洗等结构化处理。(二)按照数据来源分:(1)价量数据价量...

中医诊断实训室中医舌象诊断实训系统解决方案

数据清洗分为两个阶段:标注前和标注后。标注前的数据清洗主要是排除未达标注标准的图像,如过亮或过暗、模糊、舌体拍摄过远或不全等。标注后的数据清洗是指对标注结果进行审核,修正舌体位置标注不准确或漏标的情况,以避免脏数据影响模型训练效果。(3)步骤3:数据标注。使用中医舌象辅助诊断系统软件对舌体进行标注。

如何做数据标准化:哪类数据需要标准化处理

主要指的是数据治理中的数据标准化工作,包括数据交换、数据质量和数据标准等一系列内容,可称之为“数据标准化体系建设”。在这个内涵下,要做好数据标准化,需要做:建立数据模型标准并落地标准化建模流程建立数据编码标准系统集成标准化但我们今天所说的,并不是这个“数据标准化”。而是“数据预处理(也称数据清洗)...

大模型在数据领域的十大价值应用

智能数据建模:★★☆☆☆(2星)数据合规性检查:★★★☆☆(3星)异常检测和数据质量监控:★☆☆☆(1星)下面,我会对每个应用进行详细介绍,包括推荐的理由,详细的案例,希望带给你新的启示。01数据清洗和标准化理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效...

盘点|全国25个数据资产入表案例

市场动态和供应链管理的深入洞察，其成交价为8000元；水暖阀门行业—产品生产主数据，可帮助买方了解整个行业生产趋势、关键指标，支持产业内部和外部的决策制定与生产流程管理，其成交价为9000元；水暖阀门行业—产品主数据标准，可集成在水暖阀门企业的ERP和MES系统，为企业数据管理和运营提供标准化基础，其成交价为1...

甘肃省人民政府办公厅关于印发甘肃省“数据要素×”三年行动实施...

推动协同制造,推进产品主数据标准生态系统建设,支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据,建设智能制造产业链、供应链协同平台,促进工业制造数据高质量、高价值开发利用,实现敏捷柔性协同制造。提升服务能力,围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求,加快培育多层次数据服务,发展智能服务、价值...

数据资产:逐渐成为企业核心资产之一。全国25个入表案例概览!

据了解,这3款数据产品分别为,水暖阀门行业—产品采购主数据,可为买方提供对铜材料采购趋势、市场动态和供应链管理的深入洞察,其成交价为8000元;水暖阀门行业—产品生产主数据,可帮助买方了解整个行业生产趋势、关键指标,支持产业内部和外部的决策制定与生产流程管理,其成交价为9000元;水暖阀门行业—产品主数据标准,可...

谈谈数据质量管理在数据资源入表中的实施方法和路径

数据质量评估:评估数据的准确性、完整性和相关性,以确定其信息价值。数据盈利:评估可从数据中获得的潜在收入,包括通过销售数据或依据数据洞见开发新产品和服务。数据治理:确保妥善管理和保护数据以维护其隐私价值。数据分析:通过使用数据为决策提供支持,提高效率、增加收入,进而创造更多业务价值。

数据资产价值评价体系建设

总的来说,现有各种评价方法由于侧重点不同,都存在这样或那样的缺陷,主要表现为:(1)单一评价方法很难全面反映数据资产多层次价值,需要多种方法组合使用。(2)大多数方法针对性不强,缺乏对数据资产特殊属性的深入考虑。(3)缺乏统一的理论框架和标准化的评价规范,缺乏普适性。