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    ai 数据质量差 解决方法

    常见数据质量问题 (Common Data Quality Issues)

    Before jumping right into how to solve data quality issues we need to know what are the common issues and how to spot them.

    在深入探讨如何解决数据质量问题之前,我们需要知道什么是常见问题以及如何发现它们。

    1. Missing value: this is the easiest one to identify, simply look at if there are any null values, maybe apply a filter to make them more obvious.

      缺失值 :这是最容易识别的值,只需查看是否有空值,或者应用过滤器使其更明显。

    2. Duplicate value: when several rows of data appear to be the same then most likely they have been mistakenly recorded multiple times.

      重复值:当几行数据看起来相同时,很可能已经多次错误地记录了它们。

    3. Inconsistent value: the string values of the same attributes do not follow the same naming convention, e.g. both LA and “Los Angeles” are present in the City data field.

      值不一致:具有相同属性的字符串值未遵循相同的命名约定,例如,“城市”数据字段中同时存在LA和“ Los Angeles”。

    4. There are also many data quality issues requires certain domain knowledge to identify, hence it is important to do some research on the industry before investigating, e.g. a record of 121 degrees water temperature is most likely to be wrong.

      还有许多数据质量问题需要某些领域的知识来识别,因此在进行调查之前对行业进行一些研究非常重要,例如,记录121度水温很可能是错误的。

    This article will mainly focus on how to address inconsistent value. There will be more articles coming up to discuss more data quality issues.

    本文将主要关注如何解决价值不一致的问题 。 将会有更多的文章讨论更多的数据质量问题。

    Usually, inconsistent values are mitigated using REGEX, however, Tableau Prep Builder provides a more intuitive way to solve the issue without coding or programming knowledge. The functionality of Tableau Prep Builder is to carry out data processing. It follows the basic system of input -> process -> output. The most basic data preprocessing flow involves three phases:

    通常,使用REGEX可以消除不一致的值,但是,Tableau Prep Builder提供了一种更直观的方法来解决问题,而无需进行编码或编程知识。 Tableau Prep Builder的功能是执行数据处理。 它遵循输入->处理->输出的基本系统。 最基本的数据预处理流程涉及三个阶段:

    Image for post
    data preprocessing flow
    数据预处理流程
    1. connect to data source

      连接到数据源

    2. cleaning step

      清洁步骤

    3. output the prepared data

      输出准备好的数据

    Data quality issues are mainly addressed in the Cleaning Step. After selecting one data field, we can see that there are several options in the drop-down menu that can be applied to string type attribute. Clean and Group Values are commonly applied to address inconsistent data. Note that, in the older version of Tableau Prep Builder, it was “Group and Replace” rather than “Group Values”.

    数据质量问题主要在清理步骤中解决。 选择一个数据字段后,我们可以看到下拉菜单中有多个选项可以应用于字符串类型属性。 清除 组值通常用于解决不一致的数据。 请注意,在旧版本的Tableau Prep Builder中,它是“分组并替换”而不是“分组值”。

    Image for post

    Then what’s the difference between Clean and Group Values and when should we use which? Clean can be applied prior to Group Values. This is because after having a glimpse of the values, we would have an idea of whether they appear to be messy. This could be having random numbers concatenated to the string values or inconsistent use of upper/lower cases. In this case, use Group Values on each of them will become very tedious. Therefore, Clean function will be more handy to tackle these inconsistencies all together.

    那么,“ 清除 和“ 组值”之间有什么区别,何时应使用? 可以在组值之前应用“ 清除” 这是因为在看过这些值之后,我们将对它们是否看起来很凌乱有所了解。 这可能是随机数与字符串值连接在一起,或者大小写不一致。 在这种情况下,在每个上使用组值将变得非常乏味。 因此, 清理功能将更方便地一起解决这些不一致问题。

    Image for post

    The Clean methods in the picture above (e.g. make uppercase/ lowercase, remove letters, remove numbers, remove punctuation etc) will transform all the values of that data field at the same time. They are good at addressing issues at the data field level. For example, if perform Make Lowercase, all the values will be transformed into lowercase.

    上图中的Clean方法(例如,使大写/小写,删除字母,删除数字,删除标点符号等)将同时转换该数据字段的所有值 。 他们擅长在数据字段级别解决问题。 例如,如果执行Make小写 ,则所有值都将转换为小写。

    Image for post
    all values displayed in lowercase
    所有值以小写形式显示

    On the other hand, Group Values method is applied after we have taken a closer look at individual string values. It can be very useful to solve specific types of inconsistent values. It might be the result of typos or missing character etc. There are four main methods and each deal with different scenarios.

    另一方面,在仔细研究了各个字符串值之后,将应用“ 组值”方法。 解决特定类型的不一致值可能非常有用 这可能是拼写错误或缺少字符等的结果。有四种主要方法,每种方法都处理不同的情况。

    Image for post
    1. manual selection method: usually applied when grouping syntactically irrelevant values together, because this can be easily identified without specific domain knowledge, e.g. USA and United State

      手动选择方法:通常在将语法无关的值组合在一起时使用,因为无需特定领域知识即可轻松识别,例如美国和美国

    2. pronunciation method: group values with similar pronunciation but different text form, e.g. South Africa and south Africa

      发音方法:将具有相似发音但文本形式不同的值分组,例如南非和南非

    3. common characters method: usually applied when there are typos e.g. smith and simth

      常用字符法:通常在有拼写错误时使用,例如史密斯和西姆斯

    4. spelling method: usually applied when there are missing characters in the values e.g. smith and smth

      拼写方法:通常在值中缺少字符(例如史密斯和史密斯)时应用

    Using these four methods, most of the inconsistent naming of specific string values can be addressed properly.

    使用这四种方法,可以正确解决大多数特定字符串值不一致的问题。

    未来如何防止价值不一致? (How to Prevent Inconsistent Value in the Future?)

    The easiest way to prevent this data quality issue from happening is to enforce a drop-down list during the data entry phase. Only allowing to select value from the list will mitigate any inconsistent format, typos or irrelevant data.

    防止发生此数据质量问题的最简单方法是在数据输入阶段强制执行下拉列表 。 仅允许从列表中选择值将减轻格式不一致,错别字或不相关的数据。

    更多资源 (More Resources)

    https://elearning.tableau.com/

    https://elearning.tableau.com/

    翻译自: https://medium.com/analytics-vidhya/how-to-address-common-data-quality-issues-2cb58a09b225

    ai 数据质量差 解决方法

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  • 质量流量计读数不准确的问题如何解决  质量流量计在使用过程中可能会遇到流量计读数不准确的问题,这主要是由三个因素造成的,下面就来看看如何操作。  1.质量流量计本身存在的问题:  检查质量流量计组态的...

    质量流量计读数不准确的问题如何解决

      质量流量计在使用过程中可能会遇到流量计读数不准确的问题,这主要是由三个因素造成的,下面就来看看如何操作。
     
      1.质量流量计本身存在的问题:
     
      检查质量流量计组态的流量系数,与铭牌系数是否一致
     
      检查质量、体积及密度仪表系数是否为1.0000
     
      检查接收设备累计值与流量计累计值是否有差异
     
      检查质量流量、密度与温度的阻尼设置
     
      检查仪表的测量单位
     
      检查报警信息
     
      检查仪表零点
     
      流量计因素
     
      计算当前流量下的额定精度
     
      2.工艺因素:
     
      质量流量计所在管线是否始终满管,检查是否有气液两相状态
     
      在批次流量小且压力较大变化的场合,应使用金属材质的管道
     
      流量计所在管线的管线存量是否一致
     
      操作温度、压力是否变化较大
     
      旁路管线及阀门是否泄漏
     
      3.质量流量计与参考设备合作时应该考虑的问题:
     
      与流量计比较时,考虑参考流量计的额定精度
     
      与称重设备比较时,应考虑称量设备的精度、分度值对批次量的影响
     
      与容积设备比较时,应考虑容器的容积表精度,液位、温度及密度等变量的测量精度以及空气浮力的影响
     
      进行小批量比对时要考虑到计时误差的影响,周期性数据采集时应考虑采集数据时间差异的影响

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  • 在这篇博客中中,主要讲三个目标:1) 提高睡眠质量2) 白天精力更充沛3) 尽可能的减少睡眠时间 那么如何实现这三个目标呢? 1.首先是掌握正确的信息。首先是人体内潜在的精力和睡眠机制(energy and sleep ...

    在生活中,有太多时候我们以错误的知识去完成某些事情,不管做什么事情都要有三个基本步骤:
    1) 掌握正确的信息
    2) 制定正确的计划
    3) 实际执行

    在这篇博客中中,主要讲三个目标:
    1) 提高睡眠质量
    2) 白天精力更充沛
    3) 尽可能的减少睡眠时间

    那么如何实现这三个目标呢?

    1.
    首先是掌握正确的信息。
    首先是人体内潜在的精力和睡眠机制(energy and sleep mechanism),

    睡眠可以分为五个阶段,在这五个阶段中,脑电波有不同的行为,进入睡眠阶段脑电波的频率会下降。
    第一个阶段和第二个阶段中,人体睡眠较浅,但是身体逐渐放松、呼吸和心率逐渐变慢。
    第三个阶段和第四个阶段中,人体进入深度睡眠,人的血压,呼吸和心率都达了一天中的最低点,血管开始膨胀,白天存储在器官里的血液开始流向肌肉组织,滋养和修复它们。如果人在深度睡眠中醒来,会发现很难起床,反应慢,缺少方向感,半夜起来去洗手间甚至会不记得这件事。
    第五个阶段是快速眼动阶段(Rapid Eye Movement,REM),人做梦的时候大都处在这个阶段。

    在对睡眠的不同阶段做了分类之后,有第一个重要的概念——睡眠周期(Sleep Cycles)。
    睡眠周期是指人体在睡眠时,要多次经历睡眠的不同阶段。而其中,第一次深度睡眠的时间是所有深度睡眠的时间中最长的,随后不断缩短,或者说人体在睡着的头三四个小时里大部分是深度睡眠;第一个REM是所有REM中最短的,随后不断变长。

    高质量的睡眠就是大脑比较容易的进入深度睡眠阶段,并且在深度睡眠阶段保持足够久。那么,怎么获得高质量的睡眠呢,必须控制人体的睡眠生物钟(The Inner Sleep Clock)。

    2. 
    所谓睡眠生物钟,是身体内的一种潜在系统,告诉身体什么时候感到累,什么时候清醒,控制人体的睡眠深度和时间。人体中最重要的睡眠生物钟,第二个重要的概念——体温节律(Body Temperature Rhythm)。

    体温节律指出,人体体温并不是恒定的,而是围绕37摄氏度上下波动,大约在36-38摄氏度之间。
    当人体体温升高时,人往往比较清醒,脑电波频率也较高;当体温降低时,人往往感到困乏和疲惫,脑电波频率也降低。其实,正是体温的变化,影响了人体的睡眠和白天的表现。
    在一天之中,人体体温的波动是有一个大的周期的,日出之后开始上升,在日落前达到最高点,日落后开始下降,在日出前达到最低点。此外,人体体温在正午时分会有轻微的下降,这时人体需要午睡。其实,倒时差的现象是因为体温节律没有及时适应时区的变化而造成的。

    事实上,我们在生活中每个人都可以通过适应和调节体温节律来优化睡眠的。


    3.
    适应和调节体温节律,文章开始提出的头两个问题:
    1) 提高睡眠质量
    2) 白天精力更充沛

    有两个观点比较重要:
    第一,体温较高可以使得人在白天精力充沛,更清醒更有活力。
    第二,适当扩大较高体温与较低体温之间的差值,会使得睡眠质量更高。

    那么,怎么适应和调节体温节律呢?
    第一,是多晒太阳。原因有二。首先,人体在黑暗中会开始分泌褪黑激素,而褪黑激素含量过高,会使人感到困倦,而光照会抑制褪黑激素的分泌。其次,多晒太阳会提高体温,使人清醒。
    第二,是运动,特别是晨练可以快速提高体温,但要避免在睡前3小时运动,那会使得体温保持在高位,造成入睡困难。运动可以升高体温,使得体温峰值处于一个更高的水平,延缓体温下降,这会使得人在白天精力充沛,更清醒更有活力。同时,由于运动会避免体温变化曲线的扁平化,使得睡眠质量更高。另外,运动会缓解压力和紧张,而压力感和紧张感是导致睡眠不正常的主要原因。

    这或许是身体好体温高的人不容易疲惫的原因。

    4.
    本文提供一些改善睡眠的小技巧:
    1)正确的有规律的午睡。把午睡时间控制在10-45分钟,此时人体还处于睡眠的第一阶段和第二阶段,尚未进入深度睡眠,醒来仍会感到精力充沛。而如果午睡时间过长,人体会进入深度睡眠,体温会降低,醒来仍然会很困。
    2)在睡眠周期的末期醒来。也即在REM时醒来,但是这需要反复摸索,尝试着找出睡觉的合适时间。如果你睡醒感到十分不爽,那么试着比平时早睡或晚睡20 或40 分钟,最终会找到一个合适的睡眠时间。这也涉及到第三个目标,尽可能的减少睡眠时间。
    3)周末不要睡懒觉。睡懒觉会减少接触阳光的时间,使得晚上睡觉的意愿不强,改变体温节律并导致失眠。此外,睡懒觉的大部分时间是处在第二阶段和REM状态,对身体没有很大益处。
    4)养成规律的起床和睡觉时间。如果每天在不同的时间起床,会影响体温节律,这相当于你每天早晨在倒时差。
    5)远离咖啡因、尼古丁和酒精。
    6)每天喝2升水,不要喝饮料,特别是碳酸饮料。缺水主要影响血液,血液会粘稠从而不能携带氧气到身体的各个部分,使人会感到疲劳,精力不足,免疫系统的能力也会降低。另外,身体含水量越高,控制体温越容易。
    7)晚饭吃少。人的消化系统在晚上会变慢,使得食物消化更为困难,同时也分散了能量,影响睡眠质量。
    8)仰卧或侧卧。俯卧会对重要器官产生不必要的压力。
    9)化解生活压力。

    5. 
    失眠可以分为三种:
    入睡困难性失眠。在床上辗转反侧了30 分钟到3-4 个小时后才能睡着,或者你经常醒来后头痛,反胃或者浑身酸痛。
    睡眠持续性失眠。入睡很正常,但是半夜醒来一次或几次,而且难以再度入睡或者根本不能再睡着。
    睡眠功能性紊乱。入睡正常,时间也正常(成人7-8 小时,老人5-6 小时),但是醒来后感到没有休息好,头疼,肌肉酸痛,打瞌睡,等等。

    脑子里总在想各种各样的事情。
    让大脑减速,把脑海中出现的字句慢慢重复,越来越慢。
    领导是个笨蛋,昨天他都干了些什么啊。我干嘛在这个公司工作。我又想这些了。一旦你注意到自己有这样的想法,就不要接着想了。倒带,把思绪慢速重放。
    我。。。。的。。。。老。。。。板。。。。是。。。。个。。。。笨。。。。。蛋。。。。
    把这个想法慢速重放,你可以一遍接一遍的重放,用更慢的速度,直到最慢。。
    我。。。。。。。。。的。。。。。。。。。。老。。。。。。。。。。板。。。。。。。。。。是。。。。。。。。。个。。。。。。。。。笨。。。。。。。。。蛋。。。。。。。。。。。
    我。。。。。。。。。。。。。的。。。。。。。。。。。。。老。。。。。。。。。。。。板。。。。。。。。。。。。。
    我。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的。。。。。。。。。。。。。。。。。老。。。。。。。。。。。。。。
    我。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
    我。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

    辗转反复睡不着。
    翻身的时候放慢速度,想象那种感觉就像你早上起床而且感到很瞌睡,那时候你动作能快吗?
    在慢慢翻身的时候,脸上要有明亮的笑容同时做个深呼吸。

    睡眠限制
    如果躺在床上超过30 分钟还睡不着,那就起床!一直等到睡意来袭再回到床上。
    这个方法有效是因为它中断了思维模式。
    起床做点别的什么,但是不要玩手机!不要开电脑!

    让床的功能简单
    床只用于睡觉和做爱做的事。

    洗个热水澡
    睡前60-90 分钟前洗个热水澡,如果时间间隔不够,体温上升会使入睡变的困难。

    房间温度
    安静凉爽的房间。想想燥热的夏夜为什么睡不好。

    睡觉的时候要完全黑暗

    切勿使用安眠药
    安眠药是睡眠系统的毒药,它会把短期失眠变成长期失眠。安眠药可能会使一个人睡着,但是会有很大副作用,而且残留化学物质在体内长达6天。这些化学物质的副作用会使人白天瞌睡,反胃,视力模糊,虚弱,没胃口,有时还会尿频。
    NIH建议,医生给一个病人开安眠药的时间最长只能4-6 个星期。长过这个时间,身体就会习惯安眠药,而药就会失去效力。但是,很多医生开了几个月,甚至几年。要安眠药才能睡觉是因为人们相信失眠是一种疾病,吃药才能医好。
    使用安眠药的人的死亡率要比不使用的高。

    失眠只是信号,不要当成疾病
    失眠症患者往往有不平衡的虚弱的睡眠系统,这就是他们为什么晚上经常醒来而且难以再次入睡。夜间醒来常常发生在睡眠周期末期的睡眠第二阶段。如果某人有虚弱的睡眠系统,对他来说就很难熟睡,因此它的睡眠时间中睡眠第二阶段较多,也更容易醒来。

    6.
    接下来就是制定正确的计划。
    个人睡眠计划:首先提高睡眠质量和白天的精神,其后再考虑减少睡眠时间。

    基本概念:体温的升降是身体感到清醒和疲乏的信号。
    体温一但下降,人就会感到疲劳,瞌睡;体温一但上升,人就会感到精力充足,警觉,更能集中注意力。

    改变生活方式:
    光照(晒太阳,在日出时醒来,长期在室内工作时要接受高强度光照,出门吃午饭)
    运动(晨练尽可能多接触阳光,例如30分钟的慢跑,睡前2小时避免运动)
    中午小睡一会儿(10-45分钟,使用闹钟)
    适当饮水(每天2升)

    上述计划初见成效后,就可以着手考虑减少睡眠了。
    最佳睡眠时间:6个小时。
    如何减少睡眠:从REM中醒来,而不要从深度睡眠中醒来。
    以20-30分钟为单位调整起床时间,循序渐进。

    大多数睡眠不好的人都和缺乏运动有关。事实上,患失眠症的人中50%都不爱运动,过着久坐不动的生活。
    白天必须去运动一下,运动的越多,睡眠时钟越能带来更香甜的睡眠。
    如果你都不运动,不使用身体,那么提高睡眠质量,补充精力又有什么用呢?

    7. 
    回过头看,这些与我过去对睡眠的理解有什么相似之处。
    人到底为什么要睡觉? 我倾向于认为是要补充阳气,当阳气补满后,人就不困了。 
    我现在以一种统一的观点来看待睡觉、晒太阳、运动、站桩四件事情,我认为它们的共同作用就是补充人体的阳气。

    其实,提升阳气就是调节体温节律,使得体温处于一个较高的水平。

    另外,睡不着的时候,我会尝试把自己的意识沉下来,什么都不去想,深呼吸,舌尖顶住上颚,感受体内脉搏的跃动,放大这个感受,整个意识跟随脉搏的一起脉动,进入冥想的状态。

    结语:现在的年轻人,大部分睡眠质量都不高,特别是程序员和大部分上班族,透支自己的健康,作息无规律,如何科学管理睡眠时间,Chinese young people 还是有一段路要走的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/daniel2021/p/10910980.html

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  •  制定质量管理机制:基于数据管理的复杂性和诱因的多重性特点,解决数据质量问题仅仅依靠一个技术工具是不够的,我们需要建立长效工作机制。即根据组织特点,制定符合自身环境的工作制度,制定每个环节的工作流程,...

      数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下,你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据,就可能会错失良机、降低效率,甚至对你的盈亏造成负面影响。那么针对数据质量低该如何结局,有哪些合适的解决方法?

    数据质量低该如何解决

     

      1、事前预防

     

      制定质量管理机制:基于数据管理的复杂性和诱因的多重性特点,解决数据质量问题仅仅依靠一个技术工具是不够的,我们需要建立长效工作机制。即根据组织特点,制定符合自身环境的工作制度,制定每个环节的工作流程,规定各个参与方的责任,确定各项数据的部门,制定数据质量指标,制定数据质量修复流程等等。

     

      制定数据质量标准:数据标准成功定义的与否,直接决定了大数据建设的成果和数据质量的高低,需要在融合国家标准、行业标准和地方标准的基础上,融合组织自身的业务特色需求。

     

      2、事中监控

     

      监控原始数据质量:数据采集工作从数据源头获取原始的数据,在数据采集过程中将数据分为“好数据”“坏数据”,“好数据”入库,“坏数据”则反馈给源头修复,因为数据来源部门懂这些数据,也能在源头上把数据问题彻底修复掉。

     

      监控数据中心质量:经过各种采集、清洗、加工过程,数据被存入数据仓库中,这些数据也将被业务部门使用,所以,对于这些成果数据的质量监控和修复则犹为重要。对于这类数据问题,我们可能使用简单的空值检查、规范性检查、值域检查、逻辑检查、一致性检查、等等规则就可以检查出来,也可能需要诸如多源比较、数据佐证、数据探索、波动检查、离群检查等等方法才可以检查出来。

     

      反馈数据质量问题:数据质量监控过程中,会发现两类问题,一类是源头的数据质量问题,一类是数据中心的数据质量问题,数据质量团队需要将这些问题及时反馈给源头部门和数据仓库建设团队。

     

      3、事后改善

     

      修复数据质量问题:发现质量问题不是终的目标,我们仍要建立相关的流程和工具,通过手工、工单、自动化等等手段将质量问题修复掉,从而为业务创新提供可靠的数据支撑。

     

      收集数据质量需求:通过数据中心的建设,质量问题的修复,必然能够促进数据的应用,我们仍要建立通畅的数据质量反馈通道,让各个部门参与到数据质量的再次完善中来,从而形成建设、应用和反馈的良性循环。

     

      完善质量管理制度:制度和流程的建设并不是一蹴而就的,我们要在数据建设和质量完善的过程中,结合自身组织结构和业务特色,不断完善工作制度。

     

      完善数据质量标准:各行各业不断涌现新的业务形态,原有的业务也在不断的变化,我们要紧跟业务的变化,不断完善符合业务需求的数据标准。

     

      完善质量监测模型:如前所述,监测模型代表的业务需求,业务形态的变化、数据标准的变化和质量新需求的出现,同样要求监测模型能够做出相应的变化。

     

      大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据,我们得以进行更加广泛且深入的分析,但这必须建立在高质量的数据上才有意义。

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空空如也

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如何解决质量问题