您必须设置一个自动建议阈值才能发挥作用。根据上面的示例，如果软件遇到拼写错误的产品名称，并且找到高于 0.6 分的匹配项，则会建议更换产品。然后，您将查看建议的替代方案，并酌情批准或拒绝它。 计算机辅助的数据清理比以人为中心的过程准确得多。此外，清理大量流数据时速度很快。的一项调查显示，大多数公司认为 的数据存在缺陷。更重要的是，企业数据集的质量会以惊人的速度下降。例如，大多数分析师估计 B2B 客户数据每年至少以 30%的速度衰减，而对于流动率较高的行业，每年衰减率高达 70%。 如果您从不同来源获取大量数据，几乎可以肯定其中一些数据将以“脏”形式传输。
数据清理方法
例如，社交媒体评论或图像上的文本可能并不总是符合您的格式或准确性标准。您还可能从结构化源（例如关系数据库）收到不干净的数据。例如，外键列中的值与引用的主键不匹配。 过时、损坏、重复、丢失或不正确的信息可能会极大地影响分析和报告流程的结果。这也会损害 沙特阿拉伯电报号码数据 公司的利润。据福布斯》报道，脏数据导致商业组织损失高达总收入的 。数据清理的目标是修复数据集中存在的漏洞和不一致之处，以便依赖准确信息的组织能够继续享受高质量数据的好处。 清理企业数据可以解决以下主要问题： 复制 无关紧要 不准确 不一致 不完整（缺失数据） 异常值 缺乏标准化 数据孤岛的存在 相关阅读：数据孤岛。
删除不相关的数据
它们是什么（以及如何摧毁它们） 数据清理的 4 个好处 数据清理的直接好处包括： 更准确的见解和预测：著名的软件开发原则“垃圾输入，垃圾输出”断言，不良的输入数据必然会导致不良的输出。您的企业数据越准确，使用该数据的算法和模型的性能就越好。 提高员工生产 CH 線索 力和效率：经过清理的数据是人们无需花时间自行纠正的数据。员工可以满怀信心地开展工作，因为他们使用的信息是最新的且尽可能正确。 更高的收入和更低的成本：根据 Experian 的一项研究，公司估计由于数据不准确，他们平均损失了 27% 的收入。
