如何处理挖掘作业中的垃圾?
1. 数据清洗
- 使用数据清洗工具（例如 Apache Spark、NumPy、pandas）对数据进行清洗，去除垃圾数据点，例如空值、异常值、重复值等。
- 可以使用正则表达式或其他数据清洗技术来识别和处理垃圾数据。
2. 过滤
- 可以根据特定的条件过滤垃圾数据，例如数据类型、值范围、或与其他特征的关联性。
- 例如，可以过滤所有字符串类型的字段，或过滤值范围在特定范围内的字段。
3. 标记
- 可以对垃圾数据进行标记，以便在后续处理中进行处理。
- 标记可以帮助数据清理工具更好地识别垃圾数据。
4. 移除
- 在数据清理完成后，可以根据需求移除垃圾数据。
- 可以使用各种技术来实现数据清理，例如删除、替换或保存到其他数据集中。
5. 评估
- 在数据清理过程中，可以评估垃圾数据清理的效果，并根据需要进行调整。
- 可以使用各种指标，例如数据质量指标（例如均方误差、最大绝对误差）或统计指标（例如相关系数）。
6. 持续监控
- 挖掘作业中的垃圾可能是一个持续的过程，因此需要定期监控数据质量，并根据需要进行调整。
- 可以使用自动化工具来定期执行数据清洗、过滤和标记操作。
