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数据质量研究综述
被引量:
102
1
作者
韩京宇
徐立臻
董逸生
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第2期1-5,12,共6页
数据质量管理是信息系统建设的首要问题。本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类,然后对数据质量研究涉及的两个主要方面,即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析,并对有代表性的数据质量提高工具进...
数据质量管理是信息系统建设的首要问题。本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类,然后对数据质量研究涉及的两个主要方面,即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析,并对有代表性的数据质量提高工具进行了介绍。最后提出了一个评估驱动的数据质量提高框架,并对数据质量研究方向进行了展望。
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关键词
数据质量
数据清洗
机器学习
数据审计
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职称材料
题名
数据质量研究综述
被引量:
102
1
作者
韩京宇
徐立臻
董逸生
机构
中科院软件所
基础
软件
国家
工程
中心
东南大学计算机科学与
工程
系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第2期1-5,12,共6页
基金
江苏省“十五”高科技项目(BG2001013)
文摘
数据质量管理是信息系统建设的首要问题。本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类,然后对数据质量研究涉及的两个主要方面,即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析,并对有代表性的数据质量提高工具进行了介绍。最后提出了一个评估驱动的数据质量提高框架,并对数据质量研究方向进行了展望。
关键词
数据质量
数据清洗
机器学习
数据审计
Keywords
Data quality, Data cleansing, Machine learning, Data auditing
分类号
F302.5 [经济管理—产业经济]
F270.7
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据质量研究综述
韩京宇
徐立臻
董逸生
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008
102
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