基于关联规则的数据质量分析与修复方法研究

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作   者：

尹党辉;  冯俊池;  安丰亮; 

作者机构：

军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所; 

关键词：

数据分析;  数据质量;  数据修复;  数据关联规则; 

期刊名称：

电子设计工程

i s s n：

1674-6236

年卷期：

2020 年 10 期

页   码：

32-35+40

摘   要：

数据集成是大数据技术的初始环节,通过将相互关联的多源异构数据集成到一起,为数据的分析和应用提供基础。不同来源的数据质量良莠不齐,存在诸多问题,依靠人工分析解决费时费力。针对这一情况,提出基于关联规则的数据质量分析与修复方法,通过定义数据项之间的关联规则,建立数据关联模型,自动根据模型检测数据集合是否满足关联关系,判断数据是否符合质量要求;通过指定数据修复策略,对发现问题的数据进行自动修复。通过示例形式对方法进行了说明,并在方法基础上设计了数据质量分析与修复系统。