Web 数据清理挑战

[rumana777]

您可能想知道网络数据清理与其他类型的数据有何不同。好吧，需要注意的是，“网络数据”广泛地描述了不同格式、单位和类型的数据。它的范围从免费的用户生成的文本输入到图片、视频以及更高级的文本形式和其他带有输入校对的字段。

尽管网络数据清理的初步描述听起来或多或少很简单，但这个过程面临着许多挑战。

首先，B2B 网络数据通常都是大数据。数据集从 GB 到 TB 甚至更多不等。因此，与大数据处理相关的所有挑战（例如存储和访问数据或使业务发展速度与技术能力保持一致）都适用于网络数据清理。
其次，您很可能希望处理结构化数据而不出现任 WhatsApp数据 何异常。解析和从解析的数据中获取特定信息都需要大量工作。
最后，网络数据清理的很大一部分是校对。它从理论角度开始，而不是实际清理。例如，你如何区分好数据和假数据？处理假数据很有挑战性。你需要决定一种方法，实施它，测试你的论文，并定期重新审视这个问题，因为网络数据很容易发生变化。
原始数据还是干净数据：购买哪一个？
在这里，两个世界发生了碰撞。还记得在文章前面，我使用过“垃圾进，垃圾出”这个短语来描述在清理过程中被删除的无价值数据部分吗？特殊字符、不完整的值、虚假数据等？

讽刺的是，关于垃圾还有另一句俗语与此息息相关：一个人眼中的垃圾是另一个人的宝藏。网络数据中的“杂质”是一些公司想要使用这些数据的关键因素之一。以下是几个例子：

该公司发现 HTML 标签、控制值、非标准化输入、表情符号以及经常被删除的类似数据元素很有价值；
该公司具有技术能力并准备处理原始数据；
该公司严格要求在内部进行数据处理：他们希望在收集后的整个数据生命周期中从头开始做所有事情，而无需任何其他方的输入。