在数据库技术中,未提交的随后又被撤销的数据为“脏数据”。脏读:一个事物读取了另一个事物未提交的数据。读“脏”数据是指事物A修改某一数据,并将其写回磁盘,事物B读取同一数据后,A由于某种原因被撤销,这时A已修改过的数据恢复原值,B读到的数据就与数据库中的数据不一致,则B读到的数据为“脏”数据,即不正...
脏数据(Dirty Data)是指在数据集中存在的各种错误、不完整、不准确或不一致的数据。脏数据的存在会影响数据分析、建模和决策的准确性,因此在数据分析过程中需要进行数据清洗以提高数据质量。 脏数据的类型 缺失值(Missing Values) 数据集中缺少某些值。 形成原因:数据采集不全、数据丢失、记录错误等。 重复数据(Du...
肮脏数据是指阻碍、干扰平台盈利、平台的升级和发展的数据。在大数据中能产生正反馈的、使平台参与者共赢的数据，称之为清洁数据。信息生成于参与层，平台的多边市场参与方基于交易行为的逐利性形成了原始数据，这些原始数据经由规则层的信息规范化作用，呈现出一定的数据结构。携带人类自身属性的数据结构，在技术层的...
A. 错误数据 B. 冗余数据 C. 过期数据 D. 脏数据 相关知识点: 试题来源: 解析 D 正确答案:D 解析:脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义.或是数据格式非法,以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。在数据库技术中,未提交的随后又被撤销的数据即为脏数据。结果...
脏数据可以从技术层面进行定义,指的是出现了违反设定规则或者数据形式有问题的数据;从概念层面,指的是数据存在着离开原始值、异常变化,或者与真实情况有出入等情况;从应用层面,则指的是数据的质量不够高,不能达到正确使用或者分析的要求。 脏数据的特点
我们已经知道了脏数据有4个方面的内容,接下来我们逐一来看这些数据的产生原因,影响以及解决办法。 第一、缺省值分析 产生原因: 1、有些信息暂时无法获取,或者获取信息的代价太大 2、有些信息是被遗漏的,人为或者信息采集机器故障3、属性值不存在,比如一个未婚者配偶的姓名、一个儿童的固定收入 ...
数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般是指不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘工作中,脏数据包括:缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号(如#、￥、*)的数据。 本文将主要对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析。
科研数据清理是确保分析准确性的关键环节。通过处理缺失值、异常值、数据格式、重复数据、数据类型和归一化等步骤,可以大大提高数据的质量,为科学分析奠定坚实基础。 清理脏数据的基本步骤: 检查缺失值:适当填补或删除缺失值。 处理异常值:识别并适当处理异常值,避免分析偏差。
脏数据主要包含残缺数据、噪声数据和冗余数据。在采集学生体检信息时,有一条记录中学生身高182米,这是一条( )数据。相关知识点: 试题来源: 解析 噪声数据:噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差,无意义的数据,这个词通常作为损坏数据的同义词使用。 题目中,一个人身高182米是不可能存在的,所以182这个数据的出现没...