脏数据
数据质量管理：6个维度，50个检查项！
数据质量管理：6个维度，50个检查项！大数据时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素；然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙、背道而驰。
因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。
01. 数据质量定义数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期。
数据质量必须是可测量的，把测量的结果转化为可以理解的和可重复的数字，使我们能够在不同对象之间和跨越不同时间进行比较。
数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。
02. 数据质量维度1、准确性：数据不正确或描述对象过期2、合规性：数据是否以非标准格式存储3、完备性：数据不存在4、及时性：关键数据是否能够及时传递到目标位置5、一致性：数据冲突6、重复性：记录了重复数据03. 数据质量分析数据质量分析的主要任务就是检查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关分析的数据。
脏数据包括以下内容：1、缺省值2、异常值3、不一致的值4、重复数据以及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据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影响：1、会丢失大量的有用信息2、数据额挖掘模型表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更加难以把握3、包含空值的数据回事建模过程陷入混乱，导致不可靠输出解决办法：通过简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性个数，以及每个属性的未缺失数、缺失数和缺失率。
关于ETL中的脏数据
关于ＥＴＬ中的脏数据１．脏数据的定义：所谓脏数据，是指在规划统一的数据仓库后，数据来源的业务系统中的数据不在给定的界限之内或对于实际业务来说毫无意义的数据．以及业务系统中不规范的编码和含糊的业务逻辑。
２．存在的背景由于数据仓库中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是在不同的硬件平台上，使用不同的操作系统，又或者是属于不同的业务系统。
因而这些数据的存储格式各不相同，或者相同的数据具有不同的业务含义。
３．脏数据的评估与校验数据异常检测过程就是发现脏数据的过程，要求正确性、全面性和高效性。
整个异常数据检测过程主要基于如下两种方法。
ａ）数据的定位数据源来源于两个不同的业务系统，比如Ａ是业务系统．Ｂ是财务系统．可能这两套系统在不同的时间规划，分别由不同的厂家设计。
那么有可能会出现如下的问题：比如在Ａ系统中的ｃｕｓｔｒｏｍｅｒ＿ｎｕｍｂｅｒ与Ｂ系统的ｃｕｓｔｒｏｍｅｒ＿ｎｕｍｂｅｒ完全无法对应起来，后者可能是代理人号，经纪人号，或者比如某保险公司Ａ系统的险种下编码为１，险别的编码为１０１、１０２、１０３取它的父成员险种编码为第一位码。
而在Ｂ系统中险种码也为１而险别的编码为０１、０２、０３或者系统开发完成后遗留在数据库中的测试数据。
ｂ）业务的定位业务逻辑含糊或有误，比如某部门业务员对数据库中某些设置表有写权限，业务员对新增加的一个业务元素向数据库里进行添加时录入错误，或录入的数据不规范，比如说对于机构名称，有全称也有简写混乱等错误。
所以我们在ＥＴＬ数据抽取前往往会花出一定的时间去进行数据源质量的校验，对数据源的质量进行两种方式的评估，Ａ．数据级评估Ｂ业务逻辑级评估．特别针对上述两种会出现不合符数据仓库规范的数据进行检验。
４．处理脏数据的机制ETL过程中通过数据清洗检查数据是否符合存储的格式，同时还要检查数据在相应业务中是否符合该项业务逻辑。
清洗过程主要统分为六个步骤：Ø元素化（ｅｌｅｍｅｎｔｉｚｉｎｇ）：将非标准的数据，统一格式化成结构数据。
脏数据的隐患
数据整合--脏数据的隐患童章伟数据整合是一个大的概念，说悬乎点就是一系列压缩、加载、清洗、转换的技术的应用，看多了网上关于数据整合技术性的文章，总觉得不如列举一些因为没有做好数据整合而带来的损失来得真切一些，下面以脏数据为例，来说明数据整合的重要性。
有时候，这是由于用户出错或者恶意用户的蓄意破坏，导致不良数据堆积引起的问题。
有时候原始数据是完好无损的，但是从一个系统/数据库转移到另一个系统/数据库的过程中丢失、被删截或者被修改了，也会造成麻烦。
数据会过时，也会在你企业内部的人事斗争过程中不幸被流弹击中，要知道每个人都是死抱着自己的一小片数据存储地盘，不愿与其他人分享。
有很多的方式会导致数据项目的流产：1. “亲爱的白痴”邮件事件小心你的数据来源，它有可能会反过来摆你一道。
这个事例源于一个大型金融服务机构的客户呼叫中心。
就像几乎所有的客服柜台一样，这里的客户服务代表们要做的就是接听电话，并把客户信息输入到一个共享数据库里。
这个特殊的数据库里有一列是用来记录称谓的，并且是可编辑的。
但是数据库管理员并没有对这一列的输入规则进行约束，例如只能输入某某先生，某某女士之类的称谓，反而可以接受客服代表输入的任何长达20或30字符的内容。
在倾听一些客户愤怒的投诉时，部分客服代表就会给每条记录添加一些他们自己想出来的不完全友善的注释，例如“这个客户真是个白痴”这类的注释。
这种情况持续了很多年，因为机构里的其他系统都不会从这个称谓列中提取数据，所以没有人注意到这一情况。
其后某天，市场部决定发起一次直接邮寄活动来推广一项新服务。
他们想出了一个绝妙的点子：与其花钱购买一份名单，不如利用客服柜台的数据库。
于是，以诸如“亲爱的白痴客户林玲”这样的措词抬头的邮件开始源源不断的发到客户邮箱里。
当然没有任何客户会签约使用这项新服务。
该机构直到开始检查他们所发出的邮件时，才弄清楚前因后果。
我们拥有的数据不是属于我们自己的。
如今世界的联系日趋紧密，很可能会有人找到了你的数据，并把它利用在一个你完全想象不到的地方。
mybatis之脏数据产生与避免
mybatis之脏数据产⽣与避免⼀、脏数据产⽣ ⼆级缓存虽然能提⾼应⽤效率，减轻数据库服务器的压⼒，但是如果使⽤不当，很容易产脏数据，这些脏数据会在不知不觉中影响业务逻辑，影响应⽤的实效，所以我们需要了解在MyBat 缓存中脏数据是如何产⽣的，也要掌握避免脏数据的技巧。
MyBatis⼆级缓存是和命名空间绑定的，所以通常情况下每 Mapper 映射⽂件都拥有⾃⼰的⼆级缓存，不同 Mapper ⼆级缓存互不影。
在常见的数据库操作中，多表联合查询⾮常常见，由于关系型数据库的设计使得很多时候需要关联多个表才能获得想要的数据。
在关联多表查询时肯定会将该查询放到某个命名空间下的映射⽂件中，这样⼀个多表的查询就会缓存在该命名空间的⼆级缓存中。
涉及这些表的增、删、改操作通常不在个映射⽂件中，它们的命名空间不同，当有数据变时，多表查询的缓存未必会被清空，这种情况下就会产⽣脏数据。
现在我们先来模拟⼀下脏数据是如何产⽣的。
1. 准备⼯作：UserMapper.xml和RoleMapper.xml中分别设置⼆级缓存：<mapper namespace="erMapper"><cacheeviction="FIFO"flushInterval="6000"size="512"readOnly="false"/></mapper><mapper namespace="com.example.simple.mapper.RoleMapper"><cacheeviction="FIFO"flushInterval="6000"size="512"readOnly="false"/></mapper>SysRole.java和SysUser.java序列化实现：public class SysUser implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 6320941908222932112L ;}public class SysRole implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 6320941908222932112L ;}2. 准备代码测试：@Testpublic void testDirtyDate(){SqlSession sqlSession = getSqlSession();try {UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);SysUser user = userMapper.selectUserAndRoleById(1001L);Assert.assertEquals("普通⽤户",user.getRole().getRoleName());System.out.println("⾓⾊名：" + user.getRole().getRoleName());}finally {sqlSession.close();}System.out.println("开启⼀个新的session");sqlSession = getSqlSession();try{RoleMapper roleMapper = sqlSession.getMapper(RoleMapper.class);SysRole role = roleMapper.selectById(2L);role.setRoleName("脏数据");//提交修改mit();}finally {sqlSession.close();}System.out.println("开启第⼆个新的session");sqlSession = getSqlSession();try{UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);RoleMapper roleMapper = sqlSession.getMapper(RoleMapper.class);SysUser user = userMapper.selectUserAndRoleById(1001L);SysRole role = roleMapper.selectById(2l);Assert.assertEquals("普通⽤户" , user.getRole().getRoleName());Assert.assertEquals("脏数据" , role.getRoleName());;System.out.println("⾓⾊名：" + user.getRole().getRoleName());//还原数据role.setRoleName("普通⽤户");roleMapper.updateById(role);mit();}finally {sqlSession.close();}}测试后结果：DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [erMapper]: 0.0DEBUG [main] - ==> Preparing: select u.id, er_name userName, er_password userPassword, er_email userEmail ,er_info userInfo , u.head_img headImg, u.create_time createTime , r.id "role.id", r.role_name "role.roleName" , r.enabled "role.enabled" , r.create_by "role.createBy", r.create_time "role.createTime" from sys_user u inner join sys_user_role ur on u.id = er_id inner joinsys_role r on ur.role_id = r.id where u.id = ?DEBUG [main] - ==> Parameters: 1001(Long)TRACE [main] - <== Columns: id, userName, userPassword, userEmail, userInfo, headImg, createTime, role.id, role.roleName,role.enabled, role.createBy, role.createTimeTRACE [main] - <== Row: 1001, test, 123456, test@, <<BLOB>>, <<BLOB>>, 2020-12-01 20:05:01, 2, 普通⽤户, 1, 1, 2020-12-01 20:05:04DEBUG [main] - <== Total: 1⾓⾊名：普通⽤户开启⼀个新的sessionDEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.example.simple.mapper.RoleMapper]: 0.0DEBUG [main] - ==> Preparing: select id, role_name,enabled,create_by,create_time from sys_role where id = ?DEBUG [main] - ==> Parameters: 2(Long)TRACE [main] - <== Columns: id, role_name, enabled, create_by, create_timeTRACE [main] - <== Row: 2, 普通⽤户, 1, 1, 2020-12-01 20:05:04DEBUG [main] - <== Total: 1开启第⼆个新的sessionDEBUG [main] - Cache Hit Ratio [erMapper]: 0.5DEBUG [main] - Cache Hit Ratio [com.example.simple.mapper.RoleMapper]: 0.5⾓⾊名：普通⽤户DEBUG [main] - ==> Preparing: update sys_role set enabled = ? where id = ?DEBUG [main] - ==> Parameters: 1(Integer), 2(Long)DEBUG [main] - <== Updates: 1测试的思路和脏数据产⽣分析是：第⼀个sqlSession负责先关联⽤户表和⾓⾊表将user_id = 1001L的⽤户信息和⾓⾊信息查询出来；第⼆个sqlSession负责将上⼀个sqlSession中查询到的⾓⾊信息对应的role_id进⾏再查询，并对role_name进⾏赋值，使得role_name被赋予新值；第三个sqlSession分别通过SysUser类和SysRole类获取⾓⾊name，发现两者取出来的值并不⼀样，这时就出现了脏数据，这时因为UserMapper.xml和RoleMapper.xml中分别设置的⼆级缓存互不影响，这时就出现了同⼀⾓⾊对应两个name。
大数据分析中的垃圾数据清洗技术的使用教程
大数据分析中的垃圾数据清洗技术的使用教程在大数据分析的过程中，垃圾数据是我们必须面对和处理的一个重要问题。
垃圾数据指的是那些不符合分析目的、存在错误或无效信息的数据。
这些数据会对分析结果产生负面影响，因此，清洗垃圾数据是进行有效大数据分析的重要步骤之一。
本教程将介绍大数据分析中常见的垃圾数据清洗技术，帮助读者正确地清洗垃圾数据，保证分析结果的准确性和可靠性。
一、定义垃圾数据在开始清洗垃圾数据之前，我们首先需要明确垃圾数据的定义。
垃圾数据可以分为以下几种类型：1. 缺失值：数据中存在空缺或缺失的情况。
这些缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、系统故障等原因造成的。
2. 重复数据：数据集中包含完全相同的数据记录，这些记录没有任何实际的意义和价值。
3. 错误数据：数据中存在明显错误的记录。
例如，年龄为负数、性别填错、数据格式不一致等。
4. 异常值：数据中存在与其他数据明显不符合的极端数值。
这些异常值可能是由于数据输入错误或者测量设备故障导致的。
5. 不一致数据：数据集中的不同字段或不同记录之间存在逻辑上矛盾的情况。
例如，身高与体重之间的关系不符合常理。
二、数据预处理在清洗垃圾数据之前，我们需要进行数据预处理的步骤。
数据预处理包括数据的采集、获取原始数据文件以及数据整理等工作。
这些预处理的步骤对于后续的垃圾数据清洗工作非常重要。
1. 数据采集：根据分析目的和需求，选择适当的数据源进行数据采集。
常见的数据源包括数据库、文件系统、互联网等。
2. 数据获取：获取原始数据文件，并对文件进行备份。
确保数据的安全性，防止在数据清洗过程中发生意外数据丢失。
3. 数据整理：对原始数据文件进行整理和清洗操作，确保数据的结构和格式符合分析的要求。
例如，去除重复记录、修改数据类型、调整数据排列等。
三、垃圾数据清洗技术清洗垃圾数据是保证数据分析结果准确性和可靠性的关键步骤。
下面将介绍一些常用的垃圾数据清洗技术和方法。
1. 缺失值处理：对于缺失值，我们可以选择填充缺失值或者删除包含缺失值的记录。
我国开放政府数据脏数据问题研究及应对--地方政府数据平台数据质量调查与分析
2019年第1期（No. 1. 2019）042政府开放数据研究我国开放政府数据“脏数据”问题研究及应对*——地方政府数据平台数据质量调查与分析翟 军 李晓彤 苗珍珍 李剑锋（大连海事大学航运经济与管理学院 辽宁大连 116026）〔摘 要〕 数据质量是影响开放数据价值生成的关键因素。
本文采用网络调查和数据分析方法，对13个开放数据平台中的数千个数据集进行分析，归纳出29类“脏数据”，统计了北京、上海和哈尔滨三地的数据质量问题分布情况。
文章建议在引进“数据清洗”和“质量检查”环节、采用标准规范等方面借鉴先进经验，提升和保障数据质量。
〔关键词〕 开放政府数据 数据质量 质量问题 质量管理 脏数据〔中图法分类号〕 G350〔引用本文格式〕 翟军,李晓彤,苗珍珍,等.我国开放政府数据“脏数据”问题研究及应对——地方政府数据平台数据质量调查与分析[J].图书馆，2019（1）：042—051.* 本文系教育部人文社会科学研究规划基金项目“国家大数据战略下的政府开放数据的目录体系构建研究” （项目编号：17YJAZH115）和大连海事大学教改项目“十三五国家信息化规划背景下信管专业创新实践能力培养模式研究”（项目编号：2017Y29）研究成果之一。
“开放政府数据”（Open Government Data, OGD）运动能够释放数据价值，产生积极的社会和经济效益，在世界范围得到了快速发展。
2013年10月，麦肯锡研究院的报告预测[1]，在教育、交通、能源及医疗等七个领域，开放数据每年将为全球释放约3万亿至5万亿美元的潜在经济价值；报告同时指出，在一些领域（如交通）使用开放数据的最大障碍之一是“数据质量”。
经合组织（OECD）认为，为确保OGD 创造价值，政府面临的最重要任务是[2]：①识别高价值的数据；②保障数据质量；③培育需求及促进数据使用。
“开放政府合作组织”（Open Government Partnership，OGP）对各成员国2012—2015年行动计划的评估发现，低价值和低质量数据引发了数据供给与需求之间的“鸿沟”[3]。
hadoop数据清洗实操总结
Hadoop数据清洗实操总结随着大数据时代的到来，数据清洗变得越发重要。
Hadoop作为大数据处理的重要工具，数据清洗在Hadoop评台上的实操也备受关注。
在实际应用中，Hadoop数据清洗往往涉及到很多复杂的技术和操作，需要有经验丰富的专业人士来进行操作和总结经验。
接下来，将就Hadoop数据清洗的实操经验进行总结，以供大家参考。
一、理论知识准备在进行Hadoop数据清洗的实操操作之前，首先需要对数据清洗的理论知识进行准备。
数据清洗是指对数据中的脏数据（无效数据、冗余数据、不完整数据等）进行识别、清除或修正的过程。
清洗后的数据能够提高数据质量，保证数据分析结果的准确性和可靠性。
在实操操作之前，需要对数据清洗的原理、方法和工具有所了解，为后续的实操操作打下坚实的理论基础。
二、数据采集在进行Hadoop数据清洗之前，首先需要进行数据采集工作。
数据采集需要考虑到数据的来源、格式、量级等因素，选择合适的采集工具和方法进行操作。
在Hadoop评台上，可以使用Flume、Sqoop等工具来实现数据的高效采集，确保原始数据能够顺利地进入到Hadoop集裙中。
三、数据预处理数据预处理是数据清洗的重要环节，其主要目的是对原始数据进行初步的处理和转换，为后续的数据清洗操作做好准备。
在Hadoop评台上，可以通过MapReduce、Spark等计算框架来实现数据的预处理工作。
在预处理过程中，可能会涉及到数据格式转换、数据合并、数据筛选等操作，需要根据实际情况进行相应的处理。
四、数据清洗数据清洗是Hadoop数据清洗的核心环节，需要根据实际需求选择合适的数据清洗工具和方法进行操作。
在Hadoop评台上，可以使用Hive、Pig、HBase等工具来进行数据清洗工作。
在数据清洗过程中，可能会涉及到数据去重、数据过滤、数据校验等操作，需要综合考虑数据的特点和清洗的要求，采取相应的清洗策略和方法进行操作。
五、数据存储在进行Hadoop数据清洗的实操中，数据存储是一个重要的环节。
hibernate之脏数据检查
hibernate之脏数据检查hibernate脏数据检查什么是脏数据？脏数据并不是废弃和无用的数据，而是状态前后发生变化的数据。
我们看下面的代码：Transaction tx=session.beginTransaction();//从数据库中加载符合条件的数据User user=(User)session.load(User.class,”1”);//改变了user对象的姓名属性，此时user对象成为了所谓的“脏数据”user.setName(“zx”);mit();当事务提交时，Hibernate会对session中的PO(持久化对象)进行检测，判断持久化对象的状态是否发生了改变，如果发生了改变就会将改变更新到数据库中,这种判断持久化对象状态称为脏查询。
--------------------------------------------------------------------------------禁止脏数据检查--------------------------------------------------------------------------------pom.xml:view plaincopy to clipboardprint?01.<project xmlns="" xmlns:xsi=""02. xsi:schemaLocation=" ">03. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>04. <groupId>hibernateTest</groupId>05. <artifactId>hibernateTest</artifactId>06. <version>1.0-SNAPSHOT</version>07. <packaging>jar</packaging>08. <name>hibernateTest</name>09. <url></url>10. <dependencies>11. <dependency>12. <groupId>junit</groupId>13. <artifactId>junit</artifactId>14. <version>3.8.1</version>15. <scope>test</scope>16. </dependency>17. <dependency>18. <groupId>org.hibernate</groupId>19. <artifactId>hibernate-core</artifactId>20. <version>3.3.1.GA</version>21. </dependency>22. <dependency>23. <groupId>org.slf4j</groupId>24. <artifactId>slf4j-nop</artifactId>25. <version>1.5.2</version>26. </dependency>27. <dependency>28. <groupId>javassist</groupId>29. 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用户名与密码 -->11. <driver-properties>12. <property name="user" value="system" />13. <property name="password" value="password" />14. </driver-properties>15. <!-- 允许最大连接数 ,默认是15,这里设置为20-->16. <maximum-connection-count>20</maximum-connection-count>17. <!-- 最小连接数 ,默认是5,其实可以不用声明它-->18. <minimum-connection-count>5</minimum-connection-count>19. <!-- 测试连接的sql语句 -->20. <house-keeping-test-sql>select sysdate from dual</house-keeping-test-sql>21. </proxool>22.</something-else-entirely><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><something-else-entirely><proxool><!-- 连接池的别名 --><alias>proxool</alias><!-- proxool只能管理由自己产生的连接 --><driver-url>jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE</driver-url> <!--JDBC驱动程序--><driver-class>oracle.jdbc.driver.OracleDriver</driver-class> <!-- 用户名与密码 --><driver-properties><property name="user" value="system" /><property name="password" value="password" /></driver-properties><!-- 允许最大连接数 ,默认是15,这里设置为20--><maximum-connection-count>20</maximum-connection-count><!-- 最小连接数 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PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD//EN"04. "">05.<hibernate-configuration>06. <session-factory name="sessionFactory">07. <property name="hibernate.connection.provider_class">08. org.hibernate.connection.ProxoolConnectionProv ider09. </property>10. <property name="hibernate.proxool.pool_alias">proxool</property>11. <property name="hibernate.proxool.xml">proxool.xml</property>12. <!-- 输出sql -->13. <property name="hibernate.show_sql">true</property>14. <!-- 格式化sql -->15. <propertyname="hibernate.format_sql">true</property>16. <!--指定数据库适配器 -->17. <property name="dialect"> org.hibernate.dialect.OracleDialect </property>18. <!-- 映射文件 -->19. <mapping resource="hibernateTest/Student.hbm.xml" />20. </session-factory>21.</hibernate-configuration><?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!DOCTYPE hibernate-configurationPUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD//EN"""><hibernate-configuration><session-factory name="sessionFactory"><property name="hibernate.connection.provider_class">org.hibernate.connection.ProxoolConnectionProvider</property><propertyname="hibernate.proxool.pool_alias">proxool</property> <propertyname="hibernate.proxool.xml">proxool.xml</property> <!-- 输出sql --><property name="hibernate.show_sql">true</property><!-- 格式化sql --><property name="hibernate.format_sql">true</property> <!--指定数据库适配器 --><property name="dialect"> org.hibernate.dialect.OracleDialect </property><!-- 映射文件 --><mapping resource="hibernateTest/Student.hbm.xml" /> </session-factory></hibernate-configuration>HibernateTest/Student.java:view plaincopy to clipboardprint?01.package hibernateTest;02.public class Student {03. private int id;04. private String name;05. private String address;06. private int age;07.08. public int getId() {09. return id;10. }11. public String getName() {12. return name;13. }14. public String getAddress() {15. return address;16. }17. public int getAge() {18. return age;19. }20. public void setId(int id) {21. this.id = id;22. }23. public void setName(String name) {24. = name;25. }26. public void setAddress(String address) {27. this.address = address;28. }29. public void setAge(int age) {30. this.age = age;31. }32.33.34.}package hibernateTest;public class Student {private int id;private String name;private String address;private int age;public int getId() {return id;}public String getName() {return name;}public String getAddress() {return address;}public int getAge() {return age;}public void setId(int id) {this.id = id;}public void setName(String name) { = name;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}public void setAge(int age) {this.age = age;}}HibernateTest/Student.hbm.xml, 注意 mutable="false",这个参数。
如何进行高效的数据清洗和数据融合
如何进行高效的数据清洗和数据融合数据清洗和数据融合是数据处理的两个重要步骤，对于提高数据质量和准确性非常关键。
下面将详细介绍如何进行高效的数据清洗和数据融合。
一、数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，去除脏数据、重复数据、缺失值等，以确保数据的准确性和完整性。
1.理解数据：首先需要对数据进行全面的了解，包括数据的结构、格式、含义等。
理解数据的特点有助于进行有效的数据清洗。
2.去除重复数据：通过比较数据的唯一标识符或关键字段，将重复的数据删除。
可以借助数据库的去重功能实现，也可以使用编程语言中的去重算法。
3.处理缺失值：检查数据中是否存在缺失值，并分析缺失值的原因。
可以选择删除缺失值所在的行或列，或者使用插值等方法进行填充。
4.修正错误数据：通过数据规则或领域知识判断数据是否有错误，对错误数据进行修正。
可以使用数据转换函数、正则表达式等工具。
5.处理异常值：检测和处理异常值，可以使用统计方法、可视化工具、规则引擎等。
6.转换数据类型：根据数据的实际情况，将数据转换为正确的数据类型。
例如，将字符串类型的日期转换为日期类型。
7.数据归一化：对数据进行归一化处理，使得不同尺度的数据可以进行有效的比较和分析。
常见的归一化方法包括最小-最大归一化和标准化。
8.数据集成和合并：将分散的数据集进行整合和合并，以便进行后续的数据分析和挖掘。
二、数据融合数据融合是指将不同来源、不同格式的数据进行整合和合并，以获得更全面、更准确的数据信息。
1.数据标准化：对于不同数据源的数据，需要对数据进行标准化处理，统一数据的格式、命名规范等。
2.数据匹配：对于不同数据源中的相同实体，需要使用合适的匹配算法进行匹配，以确定它们是同一实体。
3.数据转换：对于不同格式的数据，需要进行数据转换，使其能够统一存储和处理。
可以使用ETL工具进行数据转换操作。
4.数据合并：将经过清洗和融合处理的数据进行合并，以得到更全面、更准确的数据集。
可以使用数据库的关联操作、编程语言中的数据合并函数等。
数据清洗分析报告模板
数据清洗分析报告模板1. 引言数据清洗是数据科学与分析的重要环节，它旨在从原始数据中去除脏数据、缺失数据和错误数据，以提高数据质量，确保后续分析的可靠性和准确性。
本报告将对数据清洗的过程和分析结果进行详细说明。
2. 数据清洗过程2.1 数据收集首先，我们需要收集原始数据。
原始数据可以来自不同的渠道，如数据库、日志文件、调查问卷等。
2.2 数据预处理在数据清洗之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据格式转换、数据标准化、数据合并等操作，以使数据能够进一步进行清洗和分析。
2.3 数据清洗数据清洗是整个数据清洗过程的核心环节。
在此阶段，我们需要识别并处理脏数据、缺失数据和错误数据。
常见的数据清洗操作包括去重、修复错误数据、填补缺失数据等。
2.4 数据集成和转换在数据清洗完成后，我们可能需要将多个数据源进行集成，以便进行更全面的分析。
此外，有时还需要对数据进行转换，以满足后续分析的需求，如数据规范化、数据聚合、数据筛选等。
3. 数据清洗分析结果在数据清洗完成后，我们可以进行进一步的数据分析。
下面是一些常见的数据分析方法：3.1 描述性统计分析我们可以使用描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，对数据进行整体描述和摘要。
3.2 数据可视化分析数据可视化是一种直观有效的数据分析方法。
通过绘制图表和图形，我们可以直观地展示数据分布、趋势和关联关系，以便更好地理解数据。
3.3 探索性数据分析探索性数据分析是一种借助统计图表和图形来探索数据特征和变量之间关系的方法。
通过探索数据的分布、异常值和相关性，我们可以深入了解数据，发现潜在的模式和趋势。
3.4 数据挖掘和机器学习分析在一些情况下，我们可以使用数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等，来从数据中挖掘隐藏的知识和信息。
4. 结论数据清洗是数据分析过程中不可或缺的环节，它能够提高数据质量，确保后续分析的准确性和可信度。
通过本次数据清洗分析，我们成功去除了脏数据、修复了错误数据，并获得了准确、可靠的数据集。
脏读、幻读、不可重复读的定义和区别
脏读、幻读、不可重复读的定义和区别脏读：事务A正在访问数据并且对数据进⾏了修改，⽽这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外⼀个事务B也访问这个数据，然后使⽤了这个数据。
因为这个数据是还没有提交的数据，那么事务B读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
【事务B 读取到了事务A没有提交的数据】不可重复读：事务A在执⾏读取操作，由整个事务A⽐较⼤，前后读取同⼀条数据需要经历很长的时间。
在事务A第⼀次读取数据后，事务B 执⾏了更改操作，事务A第⼆次读取到该值时发现和之前的数据不⼀样，系统不可以读取到重复的数据，称为不可重复读。
【同⼀个事务中重复读取时获得的数据不同】幻读：事务A在执⾏读取操作，需要两次统计数据的总量，前⼀次查询数据总量后，此时事务B执⾏了新增数据的操作并提交后，⽽后事务A 第⼆次读取的数据总量和之前统计的不⼀样，就像产⽣了幻觉⼀样，平⽩⽆故的多了⼏条数据，称为幻读。
【前后多次读取，数据总量不⼀致】不可重复读的重点在修改，在同⼀事务中，同样的条件，第⼀次读取的数据和第⼆次读取的数据不⼀样（因为中间有其他事务提交了修改）幻读的重点在删除和插⼊，在同⼀事务中，同样的条件，第⼀次读取的记录数第⼆次读取的记录数不⼀致。
【因为中间有其他事务提交了插⼊和删除操作】不可重复读关键在于特定的某个数据发⽣了变化，⽽幻读关键在于整体的数据量发⽣了变化。
数据库中四⼤隔离级别：read_uncommitted读未提交，read_committed读已提交，repeatable_read重复读，serializable序列化（即串⾏访问）其中：read_uncommitted级别最低，不能解决脏读、不可重复读、幻读。
read_committed可以解决脏读，不能解决不可重复读、幻读。
repeatable_read可以解决脏读、不可重复读，但不能避免幻读。
serializable隔离级别最⾼，可以避免脏读、不可重复读、幻读，但是效率低下。
数据仓库-数据清洗
数据仓库-数据清洗数据仓库-数据清洗定义ETL抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）ETL的核⼼价值在"T"所代表的转换部分数据清洗是对数据进⾏重新审查和校验的过程，⽬的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据⼀致性为什么要进⾏数据清洗数据仓库中的数据是⾯向某⼀主题数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取⽽来，并且包含历史数据，因此就不可避免地出现某些数据是错误的，或者数据相互之间存在冲突的情况。
这种数据被称为脏数据。
按照⼀定的规则处理脏数据，这个过程就是数据清洗任务数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是直接删除掉，还是修正之后再进⾏抽取。
脏数据类型残缺的数据这⼀类数据主要是⼀些应该有的信息缺失，如产品名称、客户名称、客户的区域信息，还包括业务系统中由于缺少外键约束所导致的主表与明细表不能匹配等。
错误的数据这⼀类错误产⽣的原因多是业务系统不够健全，在接收输⼊后没有进⾏合法性检查或检查不够严格，将有问题的数据直接写⼊后台数据库造成的，⽐如⽤字符串存储数字、超出合法的取值范围、⽇期格式不正确、⽇期越界等。
重复的数据源系统中相同的数据存在多份。
差异的数据本来具有同⼀业务含义的数据，因为来⾃不同的操作型数据源，造成数据不⼀致。
这时需要将⾮标准的数据转化为在⼀定程度上的标准化数据。
数据清洗原则优先对数据清洗处理流程进⾏分析和系统化的设计，针对数据的主要问题和特征，设计⼀系列数据对照表和数据清洗程序库的有效组合，以便⾯对不断变化的、形形⾊⾊的数据清洗问题。
清洗流程预处理对于⼤的数据加载⽂件，特别是新的⽂件和数据集合，要进⾏预先诊断和检测，不能贸然加载。
有时需要临时编写程序进⾏数据清洁检查标准化处理应⽤建于数据仓库内部的标准字典，对于地区名、⼈名、公司名、产品名、分类名以及各种编码信息进⾏标准化处理。
查重应⽤各种数据库查询技术和⼿段，避免引⼊重复数据；出错处理和修正将出错的记录和数据写⼊到⽇志⽂件，留待进⼀步处理。
脏数据-详解
脏数据是一个小作品。你可以通过编辑或修订扩充其内容。
脏数据-详解
·1 什么是脏数据
·2 脏数据具体内容
什么是脏数据
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。
脏数据具体内容
在数据库技术中,脏数据在临时更新（ 脏读）中产生。事务A更新了某个数据项X，但是由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后)，A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的就是数据项X的就是一个“临时”的值，就是脏数据。
-全文完-
考勤工作流脏数据清理操作指引
考勤脏数据清理方法——2011-8-2（修订）问题描述：由于考勤工作流在提交时会设计大量的数据运算。
如果门店一个流程中提交的数据过多（例如：把整个门店一个月的假单或补签卡全部录入到一个流程申请中），将导致服务器计算时间较长，在服务器计算期间，流程提交页面会出现“卡死”情况。
如果此时员工强行关闭该页面，或注销、重启电脑。
就会在后台服务器产生脏数据。
脏数据产生后，员工再次提交假单或补签卡申请时，系统会提示在时段内已经存在单据。
但是在考勤管理模块【假期维护】中又无法看到任何单据。
注意：为了从根本上杜绝此类情况的发生，建议采用以下措施防范：1)门店的考勤异常处理应该及时处理，不应等到月底算工资时，才集中登陆系统提单。
所有门店在月底集中提单，会给服务器造成巨大压力。
2)门店在提考勤异常申请时，一条申请中不宜添加过多的记录（建议：10条左右）。
同时告知门店，提交申请后，应该耐心等待一段时间，待系统后台处理。
此外，如果一条申请中包含了太多的记录，领导在做审批时，页面打开的时间也会较长。
综上，请严格控制一条申请中添加的记录数量。
解决方案：总体解决思路即：直接在数据库中，通过SQL语句，清除相关表中的数据。
1.首先登陆主控台，通过数据字典，查找到考勤相关信息表的数据库名称常用的几张信息表：补签卡信息表：HR_ats_empeditattend加班单信息表：HR_ats_overtimeinfo假期单信息表：HR_ats_holiday HR_ats_holidaydetail调休单信息表：HR_ats_tian HR_ats_tiandetail2.打开SQL管理器3.选中相应的数据库注意：如果不清楚正式帐套对应的数据库名称，请先登陆金蝶的帐套管理，在那里可以看到帐套号和数据库的对应关系，如下图：选中相应的数据库，然后单击【新建查询】4.在弹出新窗口中，编写SQL语句做数据清理5.清除补签卡记录首先通过下面的语句找到员工的“EM_ID”，其中“code”是员工的职员代码。
数据清洗综述
数据清洗研究综述随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。
为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。
数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。
人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。
它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。
数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。
1数据清洗国内外研究现状数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。
在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。
1.1国外研究现状国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。
美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。
(1)检测并消除数据异常采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来识别异常字段和记录。
将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支持度规则的异常数据。
(2)检测并消除近似重复记录即对重复记录进行清洗。
消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多的内容。
为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。
数据库读现象之脏读、不可重复读、幻读
数据库读现象之脏读、不可重复读、幻读⽬录⼀数据库读现象数据库管理软件的“读现象”指的是当多个事务并发执⾏时，在读取数据⽅⾯可能碰到的问题，包括有脏读、不可重复读和幻读。
ps：对于⼀些数据库管理软件会⾃带相应的机制去解决脏读、不可重复读、幻读等问题，因为这些⾃带的机制，下述的⼀些实验现象可能在某⼀数据库管理软件的默认机制下并不成⽴，即我们并不能在所有数据库管理软件中看到所有的读现象。
所以此处我们暂且抛开具体的某个数据库管理软件的默认机制的⼲扰，暂时假设没有附加任何机制为前提，单纯地去理解数据库的读现象。
1.1、脏读 (dirty read)脏读就是当在某⼀个事务之中，出现修改之后的查询，得到的数据是未提交的数据库数据。
事务T2更新了⼀⾏记录的内容，但是并没有提交所做的修改。
事务T1读取更新后的⾏，然后T1执⾏回滚操作，取消了刚才所做的修改。
此时T1所读取的⾏就⽆效了，称之为脏数据。
举例事务⼀事务⼆/* Query 1 */ SELECT age FROM users WHERE id = 1; /* will read20 *//* Query 2 */ UPDATE users SET age = 21 WHERE id = 1; /* No commithere *//* Query 1 */ SELECT age FROM users WHERE id = 1; /* will read21 */ROLLBACK; /* lock-based DIRTY READ */在这个例⼦中，事务2回滚后就没有id是1，age是21的数据了。
所以，事务⼀读到了⼀条脏数据。
1.2、不可重复读取 (nonrepeatable read)当我们读取的数据在其他事务之中被修改了，这个时候本事务中没有及时读取正确内容，即称之为不可重复读现象。
事务T1读取⼀⾏记录，紧接着事务T2修改了T1刚才读取的那⼀⾏记录并且提交了。
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脏数据的定义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。
比如会员已存不存在的，但数据库中还存留着他的留言信息，好友信息等等，实际没有作用，又占地方，到时还要影响统计的正确性。
脏数据的隐患很少有什么IT项目比数据整合更令人头疼的了。
如果我们换个方式思考，就会发现有一件事是比数据整合更可怕的，那就是数据整合出现了问题。
有时候，这是由于用户出错或者恶意用户的蓄意破坏，导致不良数据堆积引起的问题。
有时候原始数据是完好无损的，但是从一个系统/数据库转移到另一个系统/数据库的过程中丢失、被删截或者被修改了，也会造成麻烦。
数据会过时，也会在你企业内部的人事斗争过程中不幸被流弹击中，要知道每个人都是死抱着自己的一小片数据存储地盘，不愿与其他人分享。
有很多的方式会导致数据项目的流产，本文列举了其中五种最常见的情况，告诉你究竟是什么地方出错了，将会导致什么样的后果，以及可以采取什么措施避免同样的情况发生在自己身上。
文中所涉及的公司名字一概隐去。
希望不要让你自己的经历像本文所叙述的对象那样沦为他人口中的经验教训。
1. “亲爱的白痴”邮件事件小心你的数据来源，它有可能会反过来摆你一道。
这个事例源于一个大型金融服务机构的客户呼叫中心。
就像几乎所有的客服柜台一样，这里的客户服务代表们要做的就是接听电话，并把客户信息输入到一个共享数据库里。
这个特殊的数据库里有一列是用来记录称谓的，并且是可编辑的。
但是数据库管理员并没有对这一列的输入规则进行约束，例如只能输入某某先生，某某女士之类的称谓，反而可以接受客服代表输入的任何长达20或30字符的内容。
在倾听一些客户愤怒的投诉时，部分客服代表就会给每条记录添加一些他们自己想出来的不完全友善的注释，例如“这个客户真是个白痴”这类的注释。
这种情况持续了很多年，因为机构里的其他系统都不会从这个称谓列中提取数据，所以没有人注意到这一情况。
其后某天，市场部决定发起一次直接邮寄活动来推广一项新服务。
他们想出了一个绝妙的点子：与其花钱购买一份名单，不如利用客服柜台的数据库。
于是，以诸如“亲爱的白痴客户Linlin”这样的措词抬头的邮件开始源源不断的发到客户邮箱里。
当然没有任何客户会签约使用这项新服务。
该机构直到开始检查他们所发出的邮件时，才弄清楚前因后果。
我们拥有的数据不是属于我们自己的。
如今世界的联系日趋紧密，很可能会有人找到了你的数据，并把它利用在一个你完全想象不到的地方。
如果你从别的地方获取数据，那么在你利用它们执行新任务时，必须要确保你的数据质量管理水平过关了。
判断水平“过不过关”，取决于你要如何利用这些数据。
正确性是判断数据质量的基本要素之一，对于直邮产业，数据的准确率达到70%至80%就可能就够了。
而对于制药业，你就必须达到99%甚至更高。
不过，没有什么公司想要或者需要完美的数据，更不用说为了得到完美数据而付出金钱，因为要数据保持完美的代价太昂贵了。
问题是要怎样利用数据，以及数据的准确率达到什么程度才足够好。
2. 死去的人有没有选举权相信大家对数据清洗(Data cleansing)这个术语并不陌生，它是数据整合过程中必须进行的一个复杂过程，通过检测和清除掉垃圾数据(包括不正确、过时、冗余以及不完整的数据)，以保证数据的正确性、可靠性、完整性和一致性。
从字面上，我们就可以看出数据清洗是一个“生死攸关”的问题。
下面讲述的也是“生死攸关”的事例。
2006年美国国会选举期间，某政府工作志愿者在通过电话让已登记的选民来投票的过程中发现，每十个选民中有三个是已经死去的人，因此没有资格投票。
现代社会里死者数据不全所引发的问题很常见，确实也给生者带来了很大的困扰。
对于诸如保险公司、投资公司、基金公司、通讯公司等拥有大量客户的服务类企业而言，客户数据是其重要的财富来源。
然而，客户数据质量问题却一直是困扰企业开发新服务项目的绊脚石。
在一项关于客户数据质量的调查研究中发现，平均而言，8-15%的客户数据记录存在各种问题，例如各种证件号码输入错误、联系方式过期等等。
其中有五分之一的数据问题是由于客户的死亡造成的，其中一部分客户死亡时间超过十年却仍保留着股东的身份。
这并不是客户的疏忽，只是自然发生的问题。
私营企业上市、被并购或者拆分，而他们的股东数据却一直被保留着，甚至长达数十年之久。
不过这些垃圾数据所引起的问题可能比起在不必要的邮寄费用上浪费一点钱更为严重。
最令人担心的问题莫过于欺诈和盗窃ID，如果这些情况发生在颇具影响力的机构组织里，必会导致更为严重的现实问题，例如已故股东的红利被陌生人兑现，继承人的继承权被剥夺，公司机密泄漏等等。
那么要怎么解决这个问题呢?利用商业评测软件可以识别不同系统的异常数据并做好标记方便检查。
即便如此，所有的企业都应当加强重视，做好内部监控，严格执行例行的基本检查。
事实上，每一个企业都或多或少存在垃圾数据方面的问题。
从风险管理的观点来看，最好的解决方案就是持之以恒地检查。
如果你从上文的内容能认识到这个自然发生的现象可能会对你产生什么影响的话，已经有了一个好的开始。
3. 数据重复的代价用户出错会引发麻烦事，用户自作聪明造成的问题可能更严重。
某保险公司从上世纪70年代开始就将大部分客户资料保存在一个主应用软件中，并规定数据录入操作员录入新数据前先要搜索数据库中是否已经有该客户的记录，但是搜索功能执行起来非常慢而且不够准确，所以大多数操作员不再执行这一步骤，而从头开始输入新记录，这样做确实简单轻松多了。
然而，结果是很多客户公司的记录在数据库里重复达几百次，使系统运行地更慢，数据搜索结果更加不准确，形成了恶性循环。
不幸的是，这个应用软件已经根深蒂固的嵌入到该公司的其他系统了，管理部门不愿意花钱把它替换掉。
最后，该公司的IT部门发现如果公司再也无法查找用户资料了，将会造成的每天75万美元的损失。
直到这时候，公司才如梦初醒，使用识别系统来清洗数据，最终清除了近四万条重复记录。
重复数据的问题一直都让IT管理员头痛不已。
数据库越庞大，这个问题越严重。
但是，很少有人真正认识到问题的严重性。
如果有人告诉你他的客户数据库里有2.7%的重复数据，很可能低估了。
不过，我们也没有什么灵丹妙药彻底解决这个问题，即使我们能够利用数据匹配技术来沙里淘金，跨越多个数据库找出唯一有用的信息，最难的一关可能是让企业里的不同利益团体就什么数据可以大家共享以及如何构建匹配达成一致。
同一个机构里的两个不同的部门可能对匹配和重复项有完全不同的定义。
类似的数据整合工作会因为相关人员不能对“谁才是数据的所有者”以及“什么数据可以拿来与别人交换”的意见不和而土崩瓦解。
4. 小心老化的数据相信很多人对魔域大冒险(Zork)这款最经典的文字冒险游戏还记忆犹新，通过问答形式由游戏设置提供情景描述，而玩家输入选择关键词判断来推动游戏发展，是现代RPG游戏的鼻祖。
现在，还有不少人仍在开发这类古老的游戏，这也没什么，问题是他们数据库里保存的用户资料也同样的古老。
某老款游戏开发商利用MailChimp的网络营销服务来联系以前的一万名客户，就是为了提醒他们游戏的第二版终于完成了。
他们所用的大部分电子邮件地址至少是十年前的，其中有一部分是Hotmail帐户，很久之前就被遗弃不用了，以致微软已经把这些邮件地址当成垃圾邮件陷阱了。
于是，一天之内，所有的MailChimp邮件都被Hotmail的垃圾邮件过滤器列入了黑名单。
幸好游戏开发商以前保留了原始记录，包括每位客户下载其游戏时的IP地址，这成了MailChimp的救命稻草。
MailChimp给Hotmail的客服发了紧急申明，证明这些邮箱帐户是合法客户，只是年代比较久远。
第二天，hotmail就把MailChimp从黑名单中解救出来了。
所有的数据都会快速老化，就像放射性物质发生衰变一样，而联络数据比其他数据老化得更快。
数据库管理人员必须定期更新每一个系统的数据。
美国工商资料库是个巨额产业，而联络资料是所有资料中最受销售人员青睐的，但也是最难维护的。
2004年成立于美国的是一个在线商务联络资料数据库，面向销售专业人员，采用Wiki式数据清洗方式来维护。
该网站的三十多万名用户通过上传新名片资料或纠正错误的名片资料来换取点数，上传的每条记录必须完整，如果上传不正确或是资料太老旧，就会扣除相应的点数。
而用户能得到的利益就是用获得的点数购买自己所需要的名片资料。
Jigsaw的首席执行官Jim Fowler称一家科技公司想要把他们公司的数据库和Jigsaw的数据库进行比较，以便清除不良数据。
该科技公司拥有四万条记录，其中只有65%是当前可用的，而且全部数据都不完整。
Jigsaw发现他们大部分合作客户都拥有很多毫无价值的数据，根本就没办法去匹配纠正。
公司花费了数百万美元在客户关系管理软件上，可见这些数据有多糟糕。
有时候公司的真正价值不在拥有的数据本身，而在于有没有能力与时俱进地跟上数据变化的速度。
Jigsaw的能力正是在于完善数据并进行自我清洗，如果没有自我修正的机制，Jigsaw也只不过是一家毫无价值的数据公司而已。
5. 小错误与大麻烦好数据和不良数据之间的差别很可能就体现在一个小点上。
某专案优化解决方案供应商的高级顾问告诉我们，他曾为一个大型数据整合项目做顾问，这个项目看起来一切都运行正常，但六个月后，某人打开一个数据表，只看到了一排排符号，什么数据都没有。
这其实只是一个字符代码错误：本来在一些域里应该用省略号(三个点)的，但有人只输入了两个点，导致了整个数据线的崩溃。
该公司不得不费尽力气从备份中重新创建整个数据库：查找省略号，然后用正确数据替换。
很多时候，问题不仅仅是简单的数据录入错误或者是“脏数据进脏数据出”的问题而已。
很多企业在进行不同操作系统之间的数据移植或从老的SQL版本中升级数据等操作时并没有做好充分计划。
他们总是希望利用手头上任何可利用资源火速进行，而把数据清洗任务冀望于以后完成。
更甚者，他们的测试环境和操作环境可能并不一致，或者他们只用少量数据子集来测试，没有测试过的数据很可能会在后面的操作引发大麻烦。
企业经历着深刻的技术革命，却没有在数据整合和维护的管理上花费足够的时间和精力，最终只会成为不良数据的牺牲品。
在数据迁移的过程中，有无数的机会让它们成为不良数据。
不要指望IT部门来验证你的数据。
让与这些数据密切相关的有能力的用户来帮助你做好数据整合计划和测试。
在你决定进行整合之前，先查看一下所有数据，确定用于从中提取数据的应用软件。
如果可以，最好测试所有的数据而不是其中某个子集，要知道正如上面的例子所示，就算是一个小的不能再小的错误都会把你和你的数据拉进痛苦的深渊。