数据清理关键技术及其软件平台的研究与应用

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1、数据清理关键技术及其软件平台的研究与应用第一章绪论1.1引言我国目前正在大力推广信息技术，实施各行各业的信息化工程。随着信息化建设的不断深入，企事业单位积累了大量的电子数据，这些数据非常重要。为了使信息系统中的数据更准确、一致，能支持正确决策，就要求所管理的数据准确、可靠。因此，企业数据质量的管理正在获得越来越多的关注。但是，由于各种原因，如数据录入错误、不同来源数据引起的不同表示方法、数据间的不一致等，导致企业现有系统数据库中存在这样或那样的脏数据，主要表现为：不正确的字段值、重复的记录、拼写问题、不合法值、空值、不一致值、缩写词的不同，不遵循引用完整性等。根据“进去的是垃圾，

2、出来的也是垃圾（garbagein，garbageout）”这条原理，若不进行清理，这些脏数据会扭曲从数据中获得的信息，影响信息系统的运行效果，也为企业构建数据仓库、建立决策支持系统、应用商务智能带来隐患。显见，数据清理问题的重要性是不言而喻的。另外，从市场上众多的相关产品，也可以明白这一点。然而，由于数据清理本身的一些特点，比如：1)数据清理是具体应用问题，经常要具体问题具体分析，难于归纳出通用方法；2)数据清理问题的数学建模困难。因此，目前在学术界，数据清理并没有得到足够的关注，针对这方面的研究也少，有些人甚至认为数据清理是一个需要大量劳动力的过程，而且往往过于依赖特定应用领

3、域。其实不然，对于数据清理有很多内容值得研究，比如：3)在数据清理的研究中，尽管检测相似重复记录受到最多的关注，采取了许多措施，但检测效率与检测精度并不令人满意。特别是在数据量非常大时，耗时太多，有待于更好的方法。作者在文献中做了一些这方面工作，在相似重复记录检测中采用长度过滤方法优化相似检测算法，避免了不必要的编辑距离计算，从而提高了相似重复记录的检测效率；4)在数据清理的相关研究中，数据清理整体框架的研究正逐渐成为研究的热点。对此，作者在文献[7]中提出一个可扩展的数据清理软件平台，该软件平台具有开放的规则库和算法库，通过在规则库中定义清理规则以及从算法库中选择合适的清理算法

4、，可使该软件平台适用于不同的数据源，从而使其具有较强的通用性和适应性；5)目前，对数据清理的研究主要集中在结构化数据上。由于半结构化数据XML（ExtensibleMarkupLanguage，可扩展标识语言）的快速增长以及广泛应用，其在数据清理中越来越重要。为了使XML数据源中的数据更准确、一致，如何清理这些XML相似重复数据，都是值得研究的，作者在文献[8]中做了一些这方面工作；6)另外，关于数据清理在一些业务领域中的应用也是值得研究，作者在文献[9]、[10]中做了一些这方面的工作。当然，对任何现实世界中的数据源，人工完成数据清理是没有问题的。一些单位每年要花费上百万元来查

5、找数据错误，手工清理是劳累的、费时的和易出错的。对于少量数据的数据源来说，采用人工清理就可以了，但对于规模较大的数据源，手工清理是不可行的，必须借助信息技术，采用自动清理方法。当然，在自动清理的过程中，仍需要人来参与，我们要做的就是尽可能减少人的参与。总之，在信息化建设过程中，数据清理是一个非常重要，而且较新的课题，有很多东西值得我们去研究。作为全文的引言，本章主要介绍数据质量的相关概念、数据清理的原理、数据清理软件平台的意义以及本文的内容安排。1.2数据质量1.2.1数据质量概念及分类目前，数据质量问题已引起广泛的关注。什么是数据质量呢？数据质量问题并不仅仅是指数据错误。文献[

6、22]把数据质量定义为数据的一致性（consistency）、正确性（correctness）、完整性（completeness）和最小性（minimality）这4个指标在信息系统中得到满足的程度，文献[23]则把“适合使用”作为衡量数据质量的初步标准。一般说来，评价数据质量最主要的几个指标是：1)准确性（Accuracy）准确性是指数据源中实际数据值与假定正确数据值的一致程度；2)完整性（Completeness）完整性是指数据源中需要数值的字段中无值缺失的程度；3)一致性（Consistency）一致性是指数据源中数据对一组约束的满足程度；4)唯一性（Uniqueness）

7、唯一性是指数据源中记录以及编码是否唯一；5)适时性（Timeliness）适时性是指在所要求的或指定的时间提供一个或多个数据项的程度；6)有效性（Validity）有效性是指维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求。当建立一个信息系统的时候，即使进行了良好的设计和规划，也不能保证在所有情况下，信息系统中数据的质量都能满足用户的要求。用户录入错误、企业合并以及企业环境随着时间的推移而改变，这些都会影响所存放数据的质量。信息系统中可能存在的数据质量问题有很多种，总结起来主要有以下几