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大数据治理中数据清洗方法的思考

陈世鹏

北京锐安科技有限公司

在各类大数据项目中，数据清洗是数据挖掘和应用的重要保障。脏数据会导致不可靠输出，如何高效去掉脏数据、提升数据质量、对异常数据进行修复是数据治理运营的重要环节。本文通过对数据质量问题及数据清洗方法的分析与总结，提出基于NLP算法对某类大数据行业的数据进行清洗和质量提升的方法。
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【栏　目】 教育研究
【分　类】 文化、科学、教育、体育
【关键词】 数据清洗 ; NLP ; 数据质量 ; 数据挖掘
【出　处】 《文渊·中学版》2020年07期 第308页 （共1页）

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文渊·中学版（2020年07期）

导出/参考文献
[1]陈世鹏. 大数据治理中数据清洗方法的思考[J]. 文渊·中学版 . 2020(07): 308.

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