数据清理是删除数据集中格式不正确的重复、不正确和损坏的数据的过程。对于企业来机器翻译）和与之相关的深度学习过程中采用数据清理至关重要。
许多人将数据清理与数据转换混淆。两者有什么区别？数据清理是删除无效数据集的过程，而数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程。本文重点介绍数据清理。
根据贵公司系统中数据的形式，数据清理所用的技术也有所不同。如何为您的组织勾勒出轮廓？
首先删除匹配和不相关的注释。当您合并来自多个地方的数据时，很有可能产生重复。随着时间的推移，这会成为公司的一个担忧。
然后，修复操作错误——这些错误出现在测量或传输数据时，并注意奇怪的拼写错误、错误的大写字母等。
修复异常值——如果某些内容不符合您的数据，那么您就有正当理由将其删除。这样做将有助于提高数据的性能。但是，您应该记住，仅仅因为存在异常值，并不意味着应该将其删除；您必须首先确定它的有效性。如果事实证明它无关紧要，请考虑将其消除。
不要忽视丢失的数据——尽管没有处理丢失数据的最佳方法，但您可以考虑一些方法，例如：
- 删除缺少值的注释，但要小心，因为您可能会丢失信息。
- 在其他备注中输入缺失值。
- 改变数据的使用方式，以有效试行毫无价值的道德规范。
真正清理数据有多重要？
随着时间的推移，企业和个人会收集大量数据。但最终，这些信 土耳其数据 息会变得无关紧要或过时。例如，人们可能会更改他们的电话号码、地址、姓名等，因此，如果您在过去 10 年内收集了数据，最好仔细检查并删除不相关且无价值的数据。
数据清理——大多数企业应该采用的最重要的流程。偶尔检查数据库中的数据并删除不重要、不正确、不完整、配置不当、重复等数据至关重要好充分准备以使其尽可能准确至关重要。无论您多么想忽略它，清理数据都是任何机器学习系统中的关键步骤。
您可能想知道是什么让数据变得“脏”？计算机中收集的数据使其难以正常工作。机器翻译的数据很复杂，因为它来自许多来源，可能导致质量和结构上的差异。
每次数据清理的性质取决于数据的处理方式。正常的数据清理工作流使用以下步骤来处理文本，如标记化、小写、正则化和删除不需要的字符，例如：
- 数字
- 标点
- HTML 标签
- 表情符号
这是数据时代，因此，如果您的企业因为数据管理策略不佳而错失良机，那么是时候学习如何有效地管理数据了。如今，对于企业的成功而言，拥有管理大量数据的能力比以往任何时候都更为重要。平均而言，企业一半的数据用于决策过程。一些公司并没有充分意识到数据在当今有多么重要，超过 70% 的员工访问了他们通常不应该访问的数据。
根49%的受访者表示他们使用数据来做出更好的决策，15%的人使用数据来更好地实现关键的战略创造力，另外10%的人使用数据来帮助改善与客户的关系。
如上所述，如今企业充斥着大量数据
，要正确分析或使用这些数据非常具有挑战性。您需要采取的一个重要步骤是确定您的业务目标。了解哪些内容与您的业务相关，哪些内容不相关。如果您想改善客户关系，显然需要更多地关注您的销售数据和客户。这将帮助您了解客户的习惯以及偏好和模式。根据您对业务的处理方式，您将能够识别数据并专注于可靠地管理数据。
这样一来，您的企业就不会产生大量与您的业务需求无关的数据。
关注企业安全也很重要。尽管您可能想忽略它，但网络 收集和监测互联网数据已成为了解 分子的数量正在增加，企业需要比以往更多的保护。无论您的企业属于哪个行业，您都可能成为网络犯罪分子的目标。
因此，您可能需要认真考虑企业的数据保护。
正确的数据管理有助于确保您的业务和数据的安全。如果您仍然觉得这无关紧要，这里有一个例子：83% 的小型企业没有应对数据丢失和安全威胁的计划，而当网络攻击发生时，它们可能极其耗时且代价高昂。绝大多数小型企业在头六个月内因网络攻击而倒闭。
大多数公司很少制定安全计划——如果您正在阅读本文，这 beb 目录 就是一个迹象。黑客喜欢攻击小型企业。60% 的小型企业在遭遇数据泄露后会关门大吉，因为他们没有做好充分准备，也没有资金来应对此类损失。
因此，我们回到第一个标题——数据清理的重要性。任何企业都可以从数据清理程序中受益，以保护数据完整性。此外，在处理自动文本分类、摘要过程、自动语言检测、聊天机器人等时，应用数据清理过程至关重要。如果您想了解有关数据清理过程的更多信息以及如何执行它们，请联系翻译公司。
