2006年可扩展数据清理软件平台的设计与验证

本文主要探讨了"可扩展数据清理软件平台的研究"这一主题，发表于2006年的电子科技大学学报第35卷第1期。作者陈伟和丁秋林分别来自南京审计学院信息科学学院和南京航空航天大学计算机应用研究所，他们的研究聚焦于开发一种创新的软件平台，该平台的核心特性是其开放的规则库和算法库。 规则库在该软件平台上扮演着至关重要的角色，它负责存储清理规则，即预设的数据清洗标准和逻辑。这些规则可以根据具体的数据源和业务需求进行定制或扩展，确保平台能够灵活应对不同类型的数据清理任务。这意味着软件平台具有高度的通用性和适应性，能够处理不同来源、格式和质量的数据，提高了数据清理的效率和准确性。 算法库则是实现数据清理功能的核心组件，它包含了多种清理算法，如数据去重、异常值检测、缺失值填充等。这些算法经过精心设计和优化，可以结合规则库中的规则来执行具体的清理操作。通过算法库的扩展功能，研究人员能够不断引入新的数据清理技术，保持平台的技术先进性。 平台的优势在于其能够根据实际场景动态选择和组合最合适的算法，实现对数据的深度清理，从而提升整个数据处理流程的质量。为了验证这种设计的有效性和可行性，论文提供了一个实际案例分析，展示了该平台在清理特定数据集时的实际效果，证明了其在提高数据质量和减少清理成本方面的显著性能。 这项研究不仅提出了一个可扩展的数据清理软件平台架构，而且还强调了规则库和算法库在其中的关键作用，这对于提高数据处理的效率和质量具有重要意义，对于数据科学家和IT从业者来说，提供了有价值的研究方向和技术参考。